論文の概要: AP-BSN: Self-Supervised Denoising for Real-World Images via Asymmetric PD and Blind-Spot Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11799v2
• Date: Thu, 24 Mar 2022 05:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 11:12:14.372141
• Title: AP-BSN: Self-Supervised Denoising for Real-World Images via Asymmetric PD and Blind-Spot Network
• Title（参考訳）: AP-BSN:非対称PDとBlind-Spotネットワークによる実世界画像の自己監視デノーミング
• Authors: Wooseok Lee, Sanghyun Son, Kyoung Mu Lee
• Abstract要約: ブラインド・スポット・ネットワーク(BSN)とその変種は、自己監督型デノナイジングにおいて大きな進歩を遂げた。 自己教師付きBSNを用いて空間的に相関した実世界の雑音に対処することは困難である。 近年,実世界の雑音の空間的相関を取り除くために,画素シャッフルダウンサンプリング (PD) が提案されている。 本稿では,この問題に対処する非対称PD(AP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.650035708621786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blind-spot network (BSN) and its variants have made significant advances in self-supervised denoising. Nevertheless, they are still bound to synthetic noisy inputs due to less practical assumptions like pixel-wise independent noise. Hence, it is challenging to deal with spatially correlated real-world noise using self-supervised BSN. Recently, pixel-shuffle downsampling (PD) has been proposed to remove the spatial correlation of real-world noise. However, it is not trivial to integrate PD and BSN directly, which prevents the fully self-supervised denoising model on real-world images. We propose an Asymmetric PD (AP) to address this issue, which introduces different PD stride factors for training and inference. We systematically demonstrate that the proposed AP can resolve inherent trade-offs caused by specific PD stride factors and make BSN applicable to practical scenarios. To this end, we develop AP-BSN, a state-of-the-art self-supervised denoising method for real-world sRGB images. We further propose random-replacing refinement, which significantly improves the performance of our AP-BSN without any additional parameters. Extensive studies demonstrate that our method outperforms the other self-supervised and even unpaired denoising methods by a large margin, without using any additional knowledge, e.g., noise level, regarding the underlying unknown noise.
• Abstract（参考訳）: ブラインド・スポット・ネットワーク(BSN)とその変種は、自己監督型デノナイジングにおいて大きな進歩を遂げた。 それでも、ピクセル単位の独立ノイズのような実用性に乏しい仮定のため、合成ノイズ入力に縛られている。 したがって、自己教師付きBSNを用いて空間的に相関した実世界の雑音に対処することは困難である。 近年,実世界の雑音の空間相関を解消するために,ピクセルシャッフルダウンサンプリング(pd)が提案されている。 しかし,PDとBSNを直接統合することは容易ではないため,実世界の画像上での完全自己教師型復調モデルを回避することができる。 本稿では,この問題に対処するために,訓練と推論のための異なるpdストライド因子を導入する非対称pd(ap)を提案する。 提案手法は,特定のPDストライド要因による固有トレードオフを解消し,BSNを実用シナリオに適用できることを系統的に実証する。 この目的のために,実世界のsRGB画像に対する最先端の自己教師型デノケーション手法であるAP-BSNを開発した。 さらに、追加パラメータなしでAP-BSNの性能を大幅に改善するランダムリプレース改善を提案する。 広範囲な研究により,提案手法は,雑音レベルなどの追加知識を使わずに,他の自己教師なし・非ペア化手法よりも大きなマージンを越えていることが示された。

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