論文の概要: Zero-Shot Noise2Noise: Efficient Image Denoising without any Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11253v3
• Date: Wed, 10 May 2023 09:12:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 16:30:32.316013
• Title: Zero-Shot Noise2Noise: Efficient Image Denoising without any Data
• Title（参考訳）: ゼロショットノイズ2noise:データなしの効率的な画像デノージング
• Authors: Youssef Mansour and Reinhard Heckel
• Abstract要約: トレーニングデータやノイズ分布の知識のない単純な2層ネットワークは,低計算コストで高品質な画像のデノーミングを実現することができることを示す。 我々のアプローチはNoss2NoiseとNeighbor2Neighborによって動機付けられ、画素単位の独立ノイズを分解するのにうまく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.808569077500128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, self-supervised neural networks have shown excellent image denoising performance. However, current dataset free methods are either computationally expensive, require a noise model, or have inadequate image quality. In this work we show that a simple 2-layer network, without any training data or knowledge of the noise distribution, can enable high-quality image denoising at low computational cost. Our approach is motivated by Noise2Noise and Neighbor2Neighbor and works well for denoising pixel-wise independent noise. Our experiments on artificial, real-world camera, and microscope noise show that our method termed ZS-N2N (Zero Shot Noise2Noise) often outperforms existing dataset-free methods at a reduced cost, making it suitable for use cases with scarce data availability and limited computational resources. A demo of our implementation including our code and hyperparameters can be found in the following colab notebook: https://colab.research.google.com/drive/1i82nyizTdszyHkaHBuKPbWnTzao8HF9b
• Abstract（参考訳）: 近年,自己教師付きニューラルネットワークは画像の雑音化性能に優れている。 しかし、現在のデータセットフリーメソッドは計算コストが高く、ノイズモデルを必要とするか、画像の品質が不十分である。 本研究では,簡単な2層ネットワークをトレーニングデータやノイズ分布の知識を使わずに,低計算コストで高品質な画像をデノナイズできることを示す。 noise2noise と neighbor2neighbor に動機づけられ,ピクセル単位の独立ノイズの除去に有効である。 ZS-N2N (Zero Shot Noise2Noise) と呼ばれる人工的, 現実的なカメラ, 顕微鏡的ノイズによる実験により, 既存のデータセットフリー手法よりも少ないコストで性能を向上し, 少ないデータ可用性と限られた計算資源のユースケースに適していることがわかった。 私たちのコードとハイパーパラメータを含む実装のデモは、以下のコラボノートで見ることができる。

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