論文の概要: PVDD: A Practical Video Denoising Dataset with Real-World Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01356v1
• Date: Mon, 4 Jul 2022 12:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 15:14:02.513066
• Title: PVDD: A Practical Video Denoising Dataset with Real-World Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: pvdd:実世界の動的シーンを含む実用的なビデオデノイジングデータセット
• Authors: Xiaogang Xu, Yitong Yu, Nianjuan Jiang, Jiangbo Lu, Bei Yu, Jiaya Jia
• Abstract要約: PVDD(Practical Video Denoising dataset)は,200個のノイズクリーンな動的ビデオペアをsRGBおよびRAW形式で格納する。 限られた動き情報からなる既存のデータセットと比較すると、PVDDは自然な動きの変化する動的なシーンをカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.4361151691284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To facilitate video denoising research, we construct a compelling dataset, namely, "Practical Video Denoising Dataset" (PVDD), containing 200 noisy-clean dynamic video pairs in both sRGB and RAW format. Compared with existing datasets consisting of limited motion information, PVDD covers dynamic scenes with varying and natural motion. Different from datasets using primary Gaussian or Poisson distributions to synthesize noise in the sRGB domain, PVDD synthesizes realistic noise from the RAW domain with a physically meaningful sensor noise model followed by ISP processing. Moreover, based on this dataset, we propose a shuffle-based practical degradation model to enhance the performance of video denoising networks on real-world sRGB videos. Extensive experiments demonstrate that models trained on PVDD achieve superior denoising performance on many challenging real-world videos than on models trained on other existing datasets.
• Abstract（参考訳）: ビデオデノイジング研究を容易にするために,srgb と raw フォーマットの両方で 200 個のノイズ-クリーンダイナミックビデオペアを含む "practical video denoising dataset" (pvdd) という魅力的なデータセットを構築した。 限られた動作情報からなる既存のデータセットと比較すると、pvddは動的シーンを変化と自然な動きでカバーする。 一次ガウス分布やポアソン分布を用いてsRGB領域のノイズを合成するデータセットとは異なり、PVDDはRAW領域からリアルノイズを物理的に意味のあるセンサノイズモデルで合成し、ISP処理を行う。 さらに,本データセットに基づき,実世界のsrgbビデオにおける映像デノイジングネットワークの性能を向上させるためのシャッフルに基づく実用的劣化モデルを提案する。 PVDDでトレーニングされたモデルが、他の既存のデータセットでトレーニングされたモデルよりも、多くの挑戦的な実世界のビデオで優れたノイズ発生性能を達成することを示す大規模な実験である。

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