論文の概要: CVF-SID: Cyclic multi-Variate Function for Self-Supervised Image Denoising by Disentangling Noise from Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13009v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 11:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 18:58:43.428634
• Title: CVF-SID: Cyclic multi-Variate Function for Self-Supervised Image Denoising by Disentangling Noise from Image
• Title（参考訳）: CVF-SID:画像からノイズを遠ざける自己監視画像に対する周期的多変量関数
• Authors: Reyhaneh Neshatavar, Mohsen Yavartanoo, Sanghyun Son, Kyoung Mu Lee
• Abstract要約: そこで本研究では,CVF-SIDと呼ばれる,新しい,強力な自己監督型デノベーション手法を提案する。 CVF-SIDは、様々な自己教師付き損失項を活用することにより、入力からクリーンな画像とノイズマップを分離することができる。 最先端の自己監督型画像復調性能を達成し、既存のアプローチに匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.76319163746699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, significant progress has been made on image denoising with strong supervision from large-scale datasets. However, obtaining well-aligned noisy-clean training image pairs for each specific scenario is complicated and costly in practice. Consequently, applying a conventional supervised denoising network on in-the-wild noisy inputs is not straightforward. Although several studies have challenged this problem without strong supervision, they rely on less practical assumptions and cannot be applied to practical situations directly. To address the aforementioned challenges, we propose a novel and powerful self-supervised denoising method called CVF-SID based on a Cyclic multi-Variate Function (CVF) module and a self-supervised image disentangling (SID) framework. The CVF module can output multiple decomposed variables of the input and take a combination of the outputs back as an input in a cyclic manner. Our CVF-SID can disentangle a clean image and noise maps from the input by leveraging various self-supervised loss terms. Unlike several methods that only consider the signal-independent noise models, we also deal with signal-dependent noise components for real-world applications. Furthermore, we do not rely on any prior assumptions about the underlying noise distribution, making CVF-SID more generalizable toward realistic noise. Extensive experiments on real-world datasets show that CVF-SID achieves state-of-the-art self-supervised image denoising performance and is comparable to other existing approaches. The code is publicly available from https://github.com/Reyhanehne/CVF-SID_PyTorch .
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模データセットからの強い監視により,画像のデノイジングが大きな進展を遂げている。 しかし,それぞれのシナリオに対して,適切に整合したノイズ・クリーンなトレーニング画像ペアを得ることは,実際は複雑でコストがかかる。 したがって、従来の教師付き雑音除去ネットワークを無声入力に適用するのは簡単ではない。 厳格な監督なしにこの問題にいくつかの研究が挑戦してきたが、それらは実用上の仮定に頼らず、実際の状況に直接適用することはできない。 上記の課題に対処するため,CVFモジュールとSIDフレームワークをベースとしたCVF-SIDと呼ばれる,新規で強力な自己監督型デノベーション手法を提案する。 CVFモジュールは、入力の複数の分解された変数を出力し、出力の組合せを循環的に入力として戻すことができる。 我々のCVF-SIDは、様々な自己監督的損失項を利用して、クリーンな画像とノイズマップを入力から切り離すことができる。 信号非依存ノイズモデルのみを考えるいくつかの方法とは異なり、実世界のアプリケーションでは信号依存ノイズコンポーネントも扱う。 さらに, CVF-SIDを現実的な雑音に対してより一般化可能にするため, 基礎となる雑音分布に関する前提に頼らない。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、CVF-SIDは最先端の自己教師付き画像デノゲーション性能を達成し、他の既存のアプローチに匹敵する結果となった。 コードはhttps://github.com/Reyhanehne/CVF-SID_PyTorchから公開されている。

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