論文の概要: Image Denoising Using Convolutional Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11771v1
- Date: Sun, 24 Jul 2022 16:54:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 14:00:37.830565
- Title: Image Denoising Using Convolutional Autoencoder
- Title（参考訳）: 畳み込みオートエンコーダを用いた画像認識
- Authors: Prashanth Venkataraman
- Abstract要約: 我々は、オートエンコーダとして知られるニューラルネットワークモデルの助けを借りて、このタスクを達成する1つのテクニックを考察する。
モデルのための異なるアーキテクチャを構築し、そのタスクに適したアーキテクチャを決定するために結果を比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the inexorable digitalisation of the modern world, every subset in the
field of technology goes through major advancements constantly. One such subset
is digital images which are ever so popular. Images can not always be as
visually pleasing or clear as you would want them to be and are often distorted
or obscured with noise. A number of techniques to enhance images have come up
as the years passed, all with their own respective pros and cons. In this
paper, we look at one such particular technique which accomplishes this task
with the help of a neural network model commonly known as an autoencoder. We
construct different architectures for the model and compare results in order to
decide the one best suited for the task. The characteristics and working of the
model are discussed briefly knowing which can help set a path for future
research.
- Abstract（参考訳）: 現代の世界の不可解なデジタル化によって、テクノロジー分野のあらゆるサブセットは、常に大きな進歩を遂げている。
そのようなサブセットの1つはデジタルイメージであり、これほど人気がある。
イメージは、あなたが望むほど視覚的に心地よい、あるいは明確であるとは限らないし、ノイズによって歪められたり、ぼやけたりすることが多い。
画像を強化する多くの技術は、年月が経つにつれて登場し、それぞれに長所と短所がある。
本稿では、オートエンコーダとして知られるニューラルネットワークモデルの助けを借りて、このタスクを実現する特殊な手法について考察する。
モデルのための異なるアーキテクチャを構築し、そのタスクに適したアーキテクチャを決定するために結果を比較する。
モデルの特徴と作業について,今後の研究への道筋をたどることができるのかを簡潔に論じる。
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