論文の概要: CS-PCN: Context-Space Progressive Collaborative Network for Image
Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10146v1
- Date: Wed, 17 May 2023 11:59:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 16:19:45.135945
- Title: CS-PCN: Context-Space Progressive Collaborative Network for Image
Denoising
- Title(参考訳): cs-pcn: 画像デノイジングのためのコンテキスト空間プログレッシブ協調ネットワーク
- Authors: Yuqi Jiang, Chune Zhang, Jiao Liu
- Abstract要約: 画像デノーミングのためのコンテキスト空間プログレッシブ協調ネットワーク(CS-PCN)を提案する。
実験結果から,CS-PCNは合成および実世界のノイズ除去において顕著な性能向上を実現していることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0767125847101715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Currently, image-denoising methods based on deep learning cannot adequately
reconcile contextual semantic information and spatial details. To take these
information optimizations into consideration, in this paper, we propose a
Context-Space Progressive Collaborative Network (CS-PCN) for image denoising.
CS-PCN is a multi-stage hierarchical architecture composed of a context mining
siamese sub-network (CM2S) and a space synthesis sub-network (3S). CM2S aims at
extracting rich multi-scale contextual information by sequentially connecting
multi-layer feature processors (MLFP) for semantic information pre-processing,
attention encoder-decoders (AED) for multi-scale information, and multi-conv
attention controllers (MCAC) for supervised feature fusion. 3S parallels MLFP
and a single-scale cascading block to learn image details, which not only
maintains the contextual information but also emphasizes the complementary
spatial ones. Experimental results show that CS-PCN achieves significant
performance improvement in synthetic and real-world noise removal.
- Abstract(参考訳): 現在、深層学習に基づく画像認識手法は、文脈意味情報や空間的詳細を適切に理解できない。
本稿では,これらの情報最適化を考慮に入れながら,画像記述のためのコンテキスト空間進行協調ネットワーク(CS-PCN)を提案する。
CS-PCNは、コンテキストマイニングのシアムサブネットワーク(CM2S)と空間合成のサブネットワーク(3S)からなる多段階階層アーキテクチャである。
CM2Sは、セマンティック情報前処理のための多層機能プロセッサ(MLFP)、マルチスケール情報のためのアテンションエンコーダデコーダ(AED)、教師付き特徴融合のためのマルチコンブアテンションコントローラ(MCAC)を順次接続することで、リッチなマルチスケールコンテキスト情報を抽出することを目的としている。
3SはMLFPと単一スケールのカスケードブロックを並列処理して画像の詳細を学習する。
実験の結果,cs-pcnは合成および実世界のノイズ除去において有意な性能向上を達成した。
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