論文の概要: Exploring Asymmetric Tunable Blind-Spots for Self-supervised Denoising
in Real-World Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16783v1
- Date: Wed, 29 Mar 2023 15:19:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 14:14:07.820360
- Title: Exploring Asymmetric Tunable Blind-Spots for Self-supervised Denoising
in Real-World Scenarios
- Title(参考訳): 実世界シナリオにおける自己監督型デノナイジングのための非対称可変ブラインドスポットの探索
- Authors: Shiyan Chen, Jiyuan Zhang, Zhaofei Yu, and Tiejun Huang
- Abstract要約: 本稿では,これらの問題に対処する非対称Tunable Blind-Spot Network (AT-BSN)を提案する。
本研究では,局所的な空間的相関雑音を抑制するために,学習中に大きな盲点を用いて自由チューニング可能な盲点の大きさの盲点ネットワークを設計する。
また,盲点自己アンサンブルと非盲点ネットワークの蒸留を提案し,さらなる性能向上と計算複雑性の低減を図る。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.849565870895127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-supervised denoising has attracted widespread attention due to its
ability to train without clean images. However, noise in real-world scenarios
is often spatially correlated, which causes many self-supervised algorithms
based on the pixel-wise independent noise assumption to perform poorly on
real-world images. Recently, asymmetric pixel-shuffle downsampling (AP) has
been proposed to disrupt the spatial correlation of noise. However,
downsampling introduces aliasing effects, and the post-processing to eliminate
these effects can destroy the spatial structure and high-frequency details of
the image, in addition to being time-consuming. In this paper, we
systematically analyze downsampling-based methods and propose an Asymmetric
Tunable Blind-Spot Network (AT-BSN) to address these issues. We design a
blind-spot network with a freely tunable blind-spot size, using a large
blind-spot during training to suppress local spatially correlated noise while
minimizing damage to the global structure, and a small blind-spot during
inference to minimize information loss. Moreover, we propose blind-spot
self-ensemble and distillation of non-blind-spot network to further improve
performance and reduce computational complexity. Experimental results
demonstrate that our method achieves state-of-the-art results while
comprehensively outperforming other self-supervised methods in terms of image
texture maintaining, parameter count, computation cost, and inference time.
- Abstract(参考訳): 自己監督型聴覚障害者は、クリーンなイメージなしで訓練できるため、広く注目を集めている。
しかし、実世界のシナリオにおけるノイズはしばしば空間的に相関しており、画素単位の独立なノイズ仮定に基づく多くの自己教師型アルゴリズムが実世界の画像に悪影響を及ぼす。
近年,ノイズの空間相関を乱すために非対称画素シャッフルダウンサンプリング(ap)が提案されている。
しかし、ダウンサンプリングはエイリアス効果をもたらし、これらの効果を除去するための後処理は、時間を要するだけでなく、画像の空間構造と高周波の詳細を破壊する。
本稿では,ダウンサンプリングに基づく手法を体系的に解析し,非対称可変ブラインドスポットネットワーク(at-bsn)を提案する。
学習中に大きなブラインドスポットを使用して,局所的な空間相関ノイズを抑制するとともに,グローバル構造への損傷を最小限に抑え,情報損失を最小限に抑えるために,自由に調整可能なブラインドスポットサイズを持つブラインドスポットネットワークを設計した。
さらに,非盲点ネットワークの自己アンサンブルと蒸留を提案し,性能の向上と計算複雑性の低減を図る。
実験により,画像テクスチャの維持,パラメータ数,計算コスト,推測時間といった点で,他の自己管理手法を総合的に上回りながら,最先端の手法が実現された。
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