論文の概要: Multiple Degradation and Reconstruction Network for Single Image Denoising via Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13873v1
• Date: Fri, 29 Apr 2022 04:13:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 02:47:55.501688
• Title: Multiple Degradation and Reconstruction Network for Single Image Denoising via Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留による単一画像復調のための多重劣化・再構成ネットワーク
• Authors: Juncheng Li, Hanhui Yang, Qiaosi Yi, Faming Fang, Guangwei Gao, Tieyong Zeng, Guixu Zhang
• Abstract要約: SID(Single Image Denoising)は深層学習の発展において画期的な進歩を遂げた。 ノイズを段階的に除去する軽量な多重劣化・再構成ネットワーク(MDRN)を提案する。 また, MDRNがヘテロジニアスモデルからよりリッチで正確な特徴を学べるように, 2つの新しいヘテロジニアス知識蒸留戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.31445934973342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single image denoising (SID) has achieved significant breakthroughs with the development of deep learning. However, the proposed methods are often accompanied by plenty of parameters, which greatly limits their application scenarios. Different from previous works that blindly increase the depth of the network, we explore the degradation mechanism of the noisy image and propose a lightweight Multiple Degradation and Reconstruction Network (MDRN) to progressively remove noise. Meanwhile, we propose two novel Heterogeneous Knowledge Distillation Strategies (HMDS) to enable MDRN to learn richer and more accurate features from heterogeneous models, which make it possible to reconstruct higher-quality denoised images under extreme conditions. Extensive experiments show that our MDRN achieves favorable performance against other SID models with fewer parameters. Meanwhile, plenty of ablation studies demonstrate that the introduced HMDS can improve the performance of tiny models or the model under high noise levels, which is extremely useful for related applications.
• Abstract（参考訳）: SID(Single Image Denoising)は深層学習の発展において画期的な進歩を遂げた。 しかし、提案手法には多くのパラメータが伴い、アプリケーションのシナリオは大幅に制限される。 ネットワークの奥行きを盲目的に増やす従来の手法とは異なり,ノイズ画像の劣化機構を探索し,ノイズを徐々に除去するための軽量多重劣化・再構成ネットワーク(mdrn)を提案する。 一方,HMDS(Heterogeneous Knowledge Distillation Strategies)は,MDRNがヘテロジニアスモデルからよりリッチで正確な特徴を学習できるようにするため,高画質の復号化画像の極端条件下での再構成を可能にする。 MDRNは,パラメータの少ない他のSIDモデルに対して良好な性能を示す。 一方、多くのアブレーション研究により、導入されたHMDSは、ノイズレベルの高い小さなモデルやモデルの性能を向上させることができることが示されている。

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