論文の概要: Multi-view Self-supervised Disentanglement for General Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05049v1
- Date: Sun, 10 Sep 2023 14:54:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 14:59:11.850869
- Title: Multi-view Self-supervised Disentanglement for General Image Denoising
- Title（参考訳）: 一般画像における多視点自己教師付き乱れ
- Authors: Hao Chen, Chenyuan Qu, Yu Zhang, Chen Chen, Jianbo Jiao
- Abstract要約: 我々は,同じクリーン画像の異なる劣化バージョンが共通の潜伏空間を共有しているという直感的な仮定の下で,ノイズの多い画像のアンタングルを学習することを提案する。
自己教師付き学習フレームワークが提案され,その目標を達成する。
入力と同じ画像の2つの異なる劣化バージョンを取ることで、提案されたMulti-view Self-supervised Disentanglement (MeD)アプローチは、潜伏したクリーンな特徴を破損から切り離し、クリーンなイメージを復元する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.28610604896056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With its significant performance improvements, the deep learning paradigm has
become a standard tool for modern image denoisers. While promising performance
has been shown on seen noise distributions, existing approaches often suffer
from generalisation to unseen noise types or general and real noise. It is
understandable as the model is designed to learn paired mapping (e.g. from a
noisy image to its clean version). In this paper, we instead propose to learn
to disentangle the noisy image, under the intuitive assumption that different
corrupted versions of the same clean image share a common latent space. A
self-supervised learning framework is proposed to achieve the goal, without
looking at the latent clean image. By taking two different corrupted versions
of the same image as input, the proposed Multi-view Self-supervised
Disentanglement (MeD) approach learns to disentangle the latent clean features
from the corruptions and recover the clean image consequently. Extensive
experimental analysis on both synthetic and real noise shows the superiority of
the proposed method over prior self-supervised approaches, especially on unseen
novel noise types. On real noise, the proposed method even outperforms its
supervised counterparts by over 3 dB.
- Abstract（参考訳）: 性能が大幅に向上したことにより、ディープラーニングパラダイムは、現代の画像認識ツールの標準ツールとなった。
ノイズ分布に有望な性能が示されてきたが、既存の手法は、目に見えないノイズタイプや一般および実雑音への一般化に悩まされることが多い。
モデルはペアのマッピング(ノイズの多い画像からクリーンなバージョンまで)を学ぶように設計されているので理解できる。
そこで本稿では,同画像の異なる劣化バージョンが共通の潜伏空間を共有しているという直感的な仮定の下で,ノイズを解消する学習を提案する。
潜在クリーンなイメージを見ることなく、目標を達成するために、自己教師付き学習フレームワークが提案されている。
入力と同じ画像の2つの異なる劣化バージョンを取ることで、提案されたMulti-view Self-supervised Disentanglement (MeD)アプローチは、潜伏したクリーンな特徴を破損から切り離し、クリーンなイメージを復元する。
合成ノイズと実雑音の両方に対する広範囲な実験解析により,従来の自己監督手法よりも提案手法の方が優れていることが示された。
実雑音では,提案手法は3dB以上の教師付きノイズよりも優れている。
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