論文の概要: Denoising: from classical methods to deep CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16617v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 13:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:30:22.155844
• Title: Denoising: from classical methods to deep CNNs
• Title（参考訳）: Denoising: 古典的なメソッドから深いCNNへ
• Authors: Jean-Eric Campagne,
• Abstract要約: フーリエ解析やウェーブレットベースなどの古典的手法を概観し、ニューラルネットワークの出現まで直面した課題を強調した。 本稿では,確率密度の真の学習の前提条件について論じ,数学的研究から普遍構造の含意にまで及ぶ洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper aims to explore the evolution of image denoising in a pedagological way. We briefly review classical methods such as Fourier analysis and wavelet bases, highlighting the challenges they faced until the emergence of neural networks, notably the U-Net, in the 2010s. The remarkable performance of these networks has been demonstrated in studies such as Kadkhodaie et al. (2024). They exhibit adaptability to various image types, including those with fixed regularity, facial images, and bedroom scenes, achieving optimal results and biased towards geometry-adaptive harmonic basis. The introduction of score diffusion has played a crucial role in image generation. In this context, denoising becomes essential as it facilitates the estimation of probability density scores. We discuss the prerequisites for genuine learning of probability densities, offering insights that extend from mathematical research to the implications of universal structures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像認知の進化を教育学的に探求することを目的とする。 我々は、Fourier分析やウェーブレットベースといった古典的な手法を概観し、2010年代にニューラルネットワーク(特にU-Net)が出現するまで、彼らが直面した課題を強調した。 これらのネットワークの顕著な性能は、Kadkhodaie et al (2024)のような研究で実証されている。 一定の規則性、顔画像、寝室のシーンなど、様々なイメージタイプに適応性を示し、最適な結果を実現し、幾何学的適応調和ベースに偏りがある。 スコア拡散の導入は、画像生成において重要な役割を担っている。 この文脈では、確率密度スコアの推測を容易にするため、認知は必須となる。 本稿では,確率密度の真の学習の前提条件について論じ,数学的研究から普遍構造の含意にまで及ぶ洞察を提供する。

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