論文の概要: Denoising single images by feature ensemble revisited

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05176v1
• Date: Mon, 11 Jul 2022 20:23:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 04:23:52.763514
• Title: Denoising single images by feature ensemble revisited
• Title（参考訳）: 特徴アンサンブル再訪による単一画像の雑音化
• Authors: Masud An Nur Islam Fahim, Nazmus Saqib, Shafkat Khan Siam, Ho Yub Jung
• Abstract要約: 本稿では,難解化問題に対する簡易かつ効率的なアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャでは,長大かつ深い接続ではなく,モジュール結合の概念を再検討する。 異なるモジュールが多目的表現をキャプチャでき、空間表現は低レベル画像復元のためのよりリッチな部分空間を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image denoising is still a challenging issue in many computer vision sub-domains. Recent studies show that significant improvements are made possible in a supervised setting. However, few challenges, such as spatial fidelity and cartoon-like smoothing remain unresolved or decisively overlooked. Our study proposes a simple yet efficient architecture for the denoising problem that addresses the aforementioned issues. The proposed architecture revisits the concept of modular concatenation instead of long and deeper cascaded connections, to recover a cleaner approximation of the given image. We find that different modules can capture versatile representations, and concatenated representation creates a richer subspace for low-level image restoration. The proposed architecture's number of parameters remains smaller than the number for most of the previous networks and still achieves significant improvements over the current state-of-the-art networks.
• Abstract（参考訳）: 多くのコンピュータビジョンサブドメインにおいて、画像の切り離しは依然として難しい問題である。 最近の研究では、教師付き設定で大幅な改善が可能であることが示されている。 しかし、空間的忠実さや漫画のような平滑化といった問題はほとんど解決されず、決定的に見落とされたままである。 本研究は,上記の問題に対処する分別問題に対して,単純かつ効率的なアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャでは, 長い, 深いカスケード接続ではなく, モジュール結合の概念を再検討し, 与えられた画像のよりクリーンな近似を復元する。 異なるモジュールが多目的表現をキャプチャでき、連結表現は低レベル画像復元のためのよりリッチな部分空間を生成する。 提案するアーキテクチャのパラメータ数は、以前のネットワークの大部分よりも小さく、現在の最先端のネットワークよりも大幅に改善されている。

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