論文の概要: Domino Denoise: An Accurate Blind Zero-Shot Denoiser using Domino Tilings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02439v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 17:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:46:18.696721
• Title: Domino Denoise: An Accurate Blind Zero-Shot Denoiser using Domino Tilings
• Title（参考訳）: Domino Denoise: Dominoタイリングを用いた正確なブラインドゼロショットデノイザ
• Authors: Jason Lequyer, Wen-Hsin Hsu, Reuben Philip, Anna Christina Erpf, Laurence Pelletier
• Abstract要約: 最も正確なブラインドゼロショット法は盲点ネットワークであり、ピクセルを隠蔽し、周囲からそれらを推測しようとする。 我々は、勾配更新中にわずかに入力を見ることができる半盲点ネットワークを導入する。 次に、画素を2つのグループに分割し、ドミノタイリングを用いて画素ギャップを埋める検証スキームを導入することで、オーバーフィッティングを解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Because noise can interfere with downstream analysis, image denoising has come to occupy an important place in the image processing toolbox. The most accurate state-of-the-art denoisers typically train on a representative dataset. But gathering a training set is not always feasible, so interest has grown in blind zero-shot denoisers that train only on the image they are denoising. The most accurate blind-zero shot methods are blind-spot networks, which mask pixels and attempt to infer them from their surroundings. Other methods exist where all neurons participate in forward inference, however they are not as accurate and are susceptible to overfitting. Here we present a hybrid approach. We first introduce a semi blind-spot network where the network can see only a small percentage of inputs during gradient update. We then resolve overfitting by introducing a validation scheme where we split pixels into two groups and fill in pixel gaps using domino tilings. Our method achieves an average PSNR increase of $0.28$ and a three fold increase in speed over the current gold standard blind zero-shot denoiser Self2Self on synthetic Gaussian noise. We demonstrate the broader applicability of Pixel Domino Tiling by inserting it into a preciously published method.
• Abstract（参考訳）: ノイズは下流解析に支障をきたす可能性があるため、画像処理ツールボックスの重要な位置を占めるようになった。 最も正確な最先端のデノイザは通常、代表的なデータセットでトレーニングする。 しかし、トレーニングセットの収集は必ずしも実現可能ではないため、目隠しゼロショットのデノイザーでは、彼らが注目しているイメージだけをトレーニングすることへの関心が高まっている。 最も正確なブラインドゼロショット法は盲点ネットワークであり、ピクセルを隠蔽し、周囲からそれらを推測しようとする。 他の方法は、全てのニューロンが前方からの推論に参加するが、正確ではなく、過度に適合する可能性がある。 ここではハイブリッドなアプローチを示す。 まず,グラデーション更新時の入力のごく一部しか表示できない半盲点ネットワークを導入する。 次に,画素を2つのグループに分割し,ドミノタイルを用いて画素ギャップを埋めるバリデーションスキームを導入することで,オーバーフィッティングを解消する。 本手法は, 合成ガウス雑音に対する現在の金標準ゼロショットデノイザーSelf2Selfよりも平均0.28ドルのPSNR増加と3倍の速度向上を実現する。 ピクセルドミノタイルを貴重に公開する方法に挿入することにより,より広い適用性を示す。

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