論文の概要: Unleashing the Power of Self-Supervised Image Denoising: A Comprehensive
Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00247v2
- Date: Wed, 9 Aug 2023 04:30:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 16:50:00.037091
- Title: Unleashing the Power of Self-Supervised Image Denoising: A Comprehensive
Review
- Title（参考訳）: 自己監督型画像デノイングのパワーを解き放つ:総合的なレビュー
- Authors: Dan Zhang, Fangfang Zhou, Yuanzhou Wei, Xiao Yang, Yuan Gu
- Abstract要約: ディープラーニングの出現は、画像装飾技術に革命的変革をもたらした。
実世界のシナリオにおける教師付き手法のためのノイズクリーンなペアの獲得という永続的な課題は、いまだに厳しいままである。
本稿では,効率的な解決策を提供する自己教師型画像認識手法に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.671632556517905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advent of deep learning has brought a revolutionary transformation to
image denoising techniques. However, the persistent challenge of acquiring
noise-clean pairs for supervised methods in real-world scenarios remains
formidable, necessitating the exploration of more practical self-supervised
image denoising. This paper focuses on self-supervised image denoising methods
that offer effective solutions to address this challenge. Our comprehensive
review thoroughly analyzes the latest advancements in self-supervised image
denoising approaches, categorizing them into three distinct classes: General
methods, Blind Spot Network (BSN)-based methods, and Transformer-based methods.
For each class, we provide a concise theoretical analysis along with their
practical applications. To assess the effectiveness of these methods, we
present both quantitative and qualitative experimental results on various
datasets, utilizing classical algorithms as benchmarks. Additionally, we
critically discuss the current limitations of these methods and propose
promising directions for future research. By offering a detailed overview of
recent developments in self-supervised image denoising, this review serves as
an invaluable resource for researchers and practitioners in the field,
facilitating a deeper understanding of this emerging domain and inspiring
further advancements.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの出現は、画像のデノイジング技術に革命的な変革をもたらした。
しかし、現実のシナリオにおける教師付き手法のためのノイズクリーンペアの獲得という永続的な課題は、より実践的な自己監督型イメージデノイングの探索を必要としている。
本稿では,この問題に対する効果的な解決法を提供する,自己教師付き画像分類法に着目した。
本総括的レビューでは,自己教師付き画像分割手法の最近の進歩を,一般法,ブラインドスポットネットワーク(bsn)に基づく方法,トランスフォーマティブ法という3つの異なるクラスに分類した。
各クラスについて,その実践的応用とともに簡潔な理論解析を提供する。
これらの手法の有効性を評価するため,古典的アルゴリズムをベンチマークとして,様々なデータセットに対して定量的および定性的な実験結果を示す。
また,本手法の限界を批判的に議論し,今後の研究に期待できる方向性を提案する。
自己監督型イメージデノベーションの最近の展開を概観することにより、このレビューはこの分野の研究者や実践者にとって貴重な情報源となり、この新興領域の理解を深め、さらなる進歩を促す。
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