論文の概要: Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09302v1
- Date: Tue, 19 Jul 2022 14:35:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-20 14:10:10.547674
- Title: Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Network
- Title（参考訳）: Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Network
- Authors: Kangfu Mei and Vishal M. Patel and Rui Huang
- Abstract要約: 本稿では,Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Networkを紹介する。
事前訓練された分類ネットワークの意味的特徴を利用して、意味的特徴空間における明瞭な画像の確率的分布と暗黙的に一致させる。
識別画像のセマンティックな分布を学習することで,ネットワークの認知能力を大幅に向上させることを実証的に見出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.01091467628068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ultimate aim of image restoration like denoising is to find an exact
correlation between the noisy and clear image domains. But the optimization of
end-to-end denoising learning like pixel-wise losses is performed in a
sample-to-sample manner, which ignores the intrinsic correlation of images,
especially semantics. In this paper, we introduce the Deep Semantic Statistics
Matching (D2SM) Denoising Network. It exploits semantic features of pretrained
classification networks, then it implicitly matches the probabilistic
distribution of clear images at the semantic feature space. By learning to
preserve the semantic distribution of denoised images, we empirically find our
method significantly improves the denoising capabilities of networks, and the
denoised results can be better understood by high-level vision tasks.
Comprehensive experiments conducted on the noisy Cityscapes dataset demonstrate
the superiority of our method on both the denoising performance and semantic
segmentation accuracy. Moreover, the performance improvement observed on our
extended tasks including super-resolution and dehazing experiments shows its
potentiality as a new general plug-and-play component.
- Abstract（参考訳）: ノイズ除去のような画像復元の最終的な目的は、ノイズ領域とクリア領域の正確な相関を見つけることである。
しかし、ピクセル単位の損失のようなエンドツーエンドの推論学習の最適化はサンプルからサンプルまでの方法で行われ、画像、特に意味論の固有相関を無視する。
本稿では,Deep Semantic Statistics Matching (D2SM) Denoising Networkを紹介する。
事前訓練された分類ネットワークの意味的特徴を活用し、その意味的特徴空間におけるクリアイメージの確率的分布に暗黙的に一致する。
画像の意味的分布を学習することで,ネットワークの分断能力を大幅に向上させ,高レベルな視覚タスクにより分断結果をより理解することができることがわかった。
ノイズの多い都市景観データセットを用いた包括的実験により,提案手法の有効性とセグメンテーション精度が実証された。
さらに,超高分解能および脱ハージング実験を含む拡張タスクで観測された性能改善は,新しい汎用プラグアンドプレイコンポーネントとしての可能性を示している。
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