論文の概要: NODE-ImgNet: a PDE-informed effective and robust model for image denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11049v1
• Date: Thu, 18 May 2023 15:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 14:17:56.057598
• Title: NODE-ImgNet: a PDE-informed effective and robust model for image denoising
• Title（参考訳）: 画像復調のためのPDEインフォームド有効ロバストモデルNODE-ImgNet
• Authors: Xinheng Xie, Yue Wu, Hao Ni, Cuiyu He
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル常微分方程式(NODE)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ブロックを組み合わせたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 NODE-ImgNetは本質的にPDEモデルであり、動的システムはPDEの明示的な仕様なしで暗黙的に学習される。 提案モデルでは,ガウス雑音に悩まされる灰色や色画像,および実雑音画像など,様々なシナリオにおいて一貫した有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.008802461074363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by the traditional partial differential equation (PDE) approach for image denoising, we propose a novel neural network architecture, referred as NODE-ImgNet, that combines neural ordinary differential equations (NODEs) with convolutional neural network (CNN) blocks. NODE-ImgNet is intrinsically a PDE model, where the dynamic system is learned implicitly without the explicit specification of the PDE. This naturally circumvents the typical issues associated with introducing artifacts during the learning process. By invoking such a NODE structure, which can also be viewed as a continuous variant of a residual network (ResNet) and inherits its advantage in image denoising, our model achieves enhanced accuracy and parameter efficiency. In particular, our model exhibits consistent effectiveness in different scenarios, including denoising gray and color images perturbed by Gaussian noise, as well as real-noisy images, and demonstrates superiority in learning from small image datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像分割のための従来の偏微分方程式(pde)のアプローチに触発されて、ニューラル常微分方程式(ノード)と畳み込みニューラルネットワーク(cnn)ブロックを組み合わせた、node-imgnetと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 NODE-ImgNetは本質的にPDEモデルであり、動的システムはPDEの明示的な仕様なしで暗黙的に学習される。 これは、学習プロセス中にアーティファクトを導入する際の典型的な問題を自然に回避します。 残余ネットワーク(ResNet)の連続的変種と見なすことができるようなNODE構造を起動することで、画像の復調においてその利点を継承し、精度とパラメータ効率を向上させる。 特に,gaussian noiseによるグレー画像やカラー画像,実雑音画像など,さまざまなシナリオにおいて一貫した効果を示し,小型画像データセットからの学習において優れていることを示す。

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