Fugu-MT 論文翻訳(概要): SwinIA: Self-Supervised Blind-Spot Image Denoising with Zero Convolutions

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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