論文の概要: SwinIA: Self-Supervised Blind-Spot Image Denoising with Zero
Convolutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05651v1
- Date: Tue, 9 May 2023 17:49:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 11:51:30.532518
- Title: SwinIA: Self-Supervised Blind-Spot Image Denoising with Zero
Convolutions
- Title(参考訳): SwinIA:ゼロコンボリューションで自己監督された盲点画像
- Authors: Mikhail Papkov and Pavel Chizhov
- Abstract要約: 本研究では,スウィントランスフォーマーを用いた画像自動符号化システム (SwinIA) を提案する。
SwinIAはいくつかの共通ベンチマークで最先端のベンチマークを確立している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The essence of self-supervised image denoising is to restore the signal from
the noisy image alone. State-of-the-art solutions for this task rely on the
idea of masking pixels and training a fully-convolutional neural network to
impute them. This most often requires multiple forward passes, information
about the noise model, and intricate regularization functions. In this paper,
we propose a Swin Transformer-based Image Autoencoder (SwinIA), the first
convolution-free architecture for self-supervised denoising. It can be trained
end-to-end with a simple mean squared error loss without masking and does not
require any prior knowledge about clean data or noise distribution. Despite its
simplicity, SwinIA establishes state-of-the-art on several common benchmarks.
- Abstract(参考訳): 自己監視画像の本質は、ノイズ画像のみから信号を復元することである。
このタスクの最先端のソリューションは、ピクセルを隠蔽し、完全な畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするというアイデアに依存している。
これはしばしば、複数の前方通過、ノイズモデルに関する情報、複雑な正規化関数を必要とする。
本稿では,自己教師付き復号化のための最初の畳み込みフリーアーキテクチャであるswin transformer-based image autoencoder (swinia)を提案する。
マスクなしで単純な平均2乗誤差損失でエンドツーエンドにトレーニングすることができ、クリーンデータやノイズ分布に関する事前知識を必要としない。
その単純さにもかかわらず、swiiniaはいくつかのベンチマークで最新技術を確立している。
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