論文の概要: Random Sub-Samples Generation for Self-Supervised Real Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16825v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 16:39:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 13:20:12.515174
• Title: Random Sub-Samples Generation for Self-Supervised Real Image Denoising
• Title（参考訳）: 自己監督型実像復調のためのランダムサブサンプル生成
• Authors: Yizhong Pan, Xiao Liu, Xiangyu Liao, Yuanzhouhan Cao, Chao Ren
• Abstract要約: 我々は,Smpling Different As Perturbation (SDAP) という,自己監督型実画像記述フレームワークを提案する。 トレーニング画像に適切な摂動を加えることで,BSNの性能を効果的に向上できることがわかった。 その結果、実世界のデータセット上で、最先端の自己教師型デノベーション手法を著しく上回っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.459398471988724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With sufficient paired training samples, the supervised deep learning methods have attracted much attention in image denoising because of their superior performance. However, it is still very challenging to widely utilize the supervised methods in real cases due to the lack of paired noisy-clean images. Meanwhile, most self-supervised denoising methods are ineffective as well when applied to the real-world denoising tasks because of their strict assumptions in applications. For example, as a typical method for self-supervised denoising, the original blind spot network (BSN) assumes that the noise is pixel-wise independent, which is much different from the real cases. To solve this problem, we propose a novel self-supervised real image denoising framework named Sampling Difference As Perturbation (SDAP) based on Random Sub-samples Generation (RSG) with a cyclic sample difference loss. Specifically, we dig deeper into the properties of BSN to make it more suitable for real noise. Surprisingly, we find that adding an appropriate perturbation to the training images can effectively improve the performance of BSN. Further, we propose that the sampling difference can be considered as perturbation to achieve better results. Finally we propose a new BSN framework in combination with our RSG strategy. The results show that it significantly outperforms other state-of-the-art self-supervised denoising methods on real-world datasets. The code is available at https://github.com/p1y2z3/SDAP.
• Abstract（参考訳）: 十分なペアのトレーニングサンプルにより、教師付きディープラーニング手法は、優れた性能のため、画像の認知に多くの関心を惹きつけている。 しかし,ノイズクリーン画像のペア化が困難であることから,実例において教師あり手法を広く活用することは極めて困難である。 一方、ほとんどの自己教師付き推論手法は、アプリケーションにおける厳密な仮定のため、実世界の弁別タスクにも適用できない。 例えば、自己教師型認知の典型的な方法として、元の盲点ネットワーク(BSN)はノイズがピクセル単位で独立であると仮定するが、これは実際の場合とは大きく異なる。 この問題を解決するために,ランダムサブサンプル生成(RSG)に基づくサンプリング差分摂動(Samping difference As Perturbation, SDAP)と呼ばれる,周期的なサンプル差分損失を伴う自己監督型実画像復調フレームワークを提案する。 具体的には,bsnの特性を深く掘り下げて実雑音に適合させる。 驚くべきことに、トレーニング画像に適切な摂動を加えることで、BSNの性能を効果的に向上させることができる。 さらに,より優れた結果を得るために,サンプリング差を摂動と見なすことができる。 最後に、RSG戦略と組み合わせて新しいBSNフレームワークを提案する。 その結果、実世界のデータセット上で、最先端の自己教師型デノベーション手法を著しく上回っていることがわかった。 コードはhttps://github.com/p1y2z3/SDAPで入手できる。

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