論文の概要: A Multi-Head Convolutional Neural Network With Multi-path Attention improves Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12736v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 07:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-28 22:03:34.918067
• Title: A Multi-Head Convolutional Neural Network With Multi-path Attention improves Image Denoising
• Title（参考訳）: マルチパス注意によるマルチヘッド畳み込みニューラルネットワークによる画像認識の改善
• Authors: Jiahong Zhang, Meijun Qu, Ye Wang, Lihong Cao
• Abstract要約: 本稿では,マルチヘッド(MH)を持つ新しいCNN MHCNNを提案する。 MHにより、MHCNNは回転した画像の特徴を同時に利用してノイズを除去する。 また,これらの特徴を効果的に統合するための新しいマルチパスアテンション機構(MPA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6537568019261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, convolutional neural networks (CNNs) and attention mechanisms have been widely used in image denoising and achieved satisfactory performance. However, the previous works mostly use a single head to receive the noisy image, limiting the richness of extracted features. Therefore, a novel CNN with multiple heads (MH) named MHCNN is proposed in this paper, whose heads will receive the input images rotated by different rotation angles. MH makes MHCNN simultaneously utilize features of rotated images to remove noise. We also present a novel multi-path attention mechanism (MPA) to integrate these features effectively. Unlike previous attention mechanisms that handle pixel-level, channel-level, and patch-level features, MPA focuses on features at the image level. Experiments show MHCNN surpasses other state-of-the-art CNN models on additive white Gaussian noise (AWGN) denoising and real-world image denoising. Its peak signal-to-noise ratio (PSNR) results are higher than other networks, such as DnCNN, BRDNet, RIDNet, PAN-Net, and CSANN. It is also demonstrated that the proposed MH with MPA mechanism can be used as a pluggable component.
• Abstract（参考訳）: 近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やアテンション機構が画像認識に広く使われ,良好な性能を実現している。 しかし、以前の作品ではノイズの多い画像を受け取るために主に1つの頭部を使用しており、抽出された特徴の豊かさを制限している。 そこで本論文では,MHCNNと呼ばれる複数の頭部を持つ新しいCNNを提案する。 MHCNNは回転した画像の特徴を同時に利用してノイズを取り除く。 また,これらの特徴を効果的に統合するための新しいマルチパスアテンション機構(MPA)を提案する。 ピクセルレベル、チャネルレベル、パッチレベルの機能を扱う以前のアテンションメカニズムとは異なり、MPAは画像レベルの機能に焦点を当てている。 実験により、MHCNNは付加的な白色ガウス雑音(AWGN)と実世界の雑音を呈する他の最先端CNNモデルを上回ることが示された。 ピーク信号対雑音比(PSNR)は、DnCNN、BRDNet、RIDNet、PAN-Net、CSANNなどの他のネットワークよりも高い。 また,MPA機構を組み込んだMHをプラグ可能な部品として用いることも実証された。

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