Fugu-MT 論文翻訳(概要): JPEG Information Regularized Deep Image Prior for Denoising

論文の概要: JPEG Information Regularized Deep Image Prior for Denoising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00894v1
Date: Mon, 2 Oct 2023 04:24:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 23:34:43.950989
Title: JPEG Information Regularized Deep Image Prior for Denoising
Title（参考訳）: JPEG情報によるDeep Imageの正規化
Authors: Tsukasa Takagi, Shinya Ishizaki, Shin-ichi Maeda
Abstract要約: 画像復調はコンピュータビジョンにおける代表的な画像復元タスクである。ノイズの多い画像のみを呈示する画像の最近の進歩は注目されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.880243880711163
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Image denoising is a representative image restoration task in computer vision. Recent progress of image denoising from only noisy images has attracted much attention. Deep image prior (DIP) demonstrated successful image denoising from only a noisy image by inductive bias of convolutional neural network architectures without any pre-training. The major challenge of DIP based image denoising is that DIP would completely recover the original noisy image unless applying early stopping. For early stopping without a ground-truth clean image, we propose to monitor JPEG file size of the recovered image during optimization as a proxy metric of noise levels in the recovered image. Our experiments show that the compressed image file size works as an effective metric for early stopping.
Abstract（参考訳）: 画像デノイジングは、コンピュータビジョンにおける代表的な画像復元タスクである。近年,ノイズの多い画像のみを呈する画像が注目されている。 deep image prior (dip) は、事前トレーニングなしで畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの帰納的バイアスにより、ノイズ画像のみから切り離した画像が成功した。ディップベース画像の最大の課題は、ディップが初期停止を施さない限り、元のノイズ画像を完全にリカバリすることである。地味なクリーンな画像なしで早期に停止するために、回復した画像のノイズレベルのプロキシ指標として、最適化中の画像のJPEGファイルサイズを監視することを提案する。実験の結果,圧縮画像ファイルサイズは早期停止に有効な指標であることがわかった。

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