論文の概要: Boosting of Implicit Neural Representation-based Image Denoiser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01548v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 05:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 15:11:36.415745
• Title: Boosting of Implicit Neural Representation-based Image Denoiser
• Title（参考訳）: 入射ニューラル表現に基づく画像デノイザのブースティング
• Authors: Zipei Yan, Zhengji Liu, Jizhou Li
• Abstract要約: Inlicit Neural Representation (INR) は、教師なし画像復調の有効な方法として登場した。 本稿では,画像認知におけるINRモデルの正規化のための一般的なレシピを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2452191187045383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit Neural Representation (INR) has emerged as an effective method for unsupervised image denoising. However, INR models are typically overparameterized; consequently, these models are prone to overfitting during learning, resulting in suboptimal results, even noisy ones. To tackle this problem, we propose a general recipe for regularizing INR models in image denoising. In detail, we propose to iteratively substitute the supervision signal with the mean value derived from both the prediction and supervision signal during the learning process. We theoretically prove that such a simple iterative substitute can gradually enhance the signal-to-noise ratio of the supervision signal, thereby benefiting INR models during the learning process. Our experimental results demonstrate that INR models can be effectively regularized by the proposed approach, relieving overfitting and boosting image denoising performance.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representation (INR) は、教師なし画像復調の有効な方法として登場した。 しかし、INRモデルは一般的に過パラメータ化され、その結果、これらのモデルは学習中に過度に適合する傾向にあり、結果が準最適となり、ノイズも生じる。 この問題に対処するため,画像復調においてINRモデルを正規化するための一般的なレシピを提案する。 本稿では,学習過程において,予測信号と監督信号の両方から得られた平均値とを反復的に置き換えることを提案する。 理論的には、このような単純な反復代用は、監視信号の信号と雑音の比を徐々に高め、学習過程においてINRモデルの恩恵を受けることができる。 実験結果から,inrモデルが提案手法により効果的に正則化でき,オーバーフィッティングを緩和し,画像のノイズ除去性能を向上できることを示した。

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