論文の概要: Investigating Self-Supervised Image Denoising with Denaturation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01124v1
- Date: Thu, 2 May 2024 09:38:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 17:13:51.741871
- Title: Investigating Self-Supervised Image Denoising with Denaturation
- Title（参考訳）: 変性を伴う自己監督型画像デノイングの検討
- Authors: Hiroki Waida, Kimihiro Yamazaki, Atsushi Tokuhisa, Mutsuyo Wada, Yuichiro Wada,
- Abstract要約: 理論的解析と数値実験により,デ変性データを用いた自己教師付き復調アルゴリズムを解析する。
その結果, 劣化画像を用いたアルゴリズムトレーニングは有効であり, 経験的性能は理論的結果と一致していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3058340744328236
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Self-supervised learning for image denoising problems in the presence of denaturation for noisy data is a crucial approach in machine learning. However, theoretical understanding of the performance of the approach that uses denatured data is lacking. To provide better understanding of the approach, in this paper, we analyze a self-supervised denoising algorithm that uses denatured data in depth through theoretical analysis and numerical experiments. Through the theoretical analysis, we discuss that the algorithm finds desired solutions to the optimization problem with the population risk, while the guarantee for the empirical risk depends on the hardness of the denoising task in terms of denaturation levels. We also conduct several experiments to investigate the performance of an extended algorithm in practice. The results indicate that the algorithm training with denatured images works, and the empirical performance aligns with the theoretical results. These results suggest several insights for further improvement of self-supervised image denoising that uses denatured data in future directions.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多いデータの変性の有無を考慮した自己教師付き学習は、機械学習における重要なアプローチである。
しかし、変性データを用いた手法の性能に関する理論的理解は欠如している。
提案手法をよりよく理解するために,本論文では,理論解析や数値実験を通じて,変性データを用いた自己教師付き復調アルゴリズムを解析する。
理論的解析により,アルゴリズムは人口リスクに対する最適化問題に対する望ましい解を求める一方で,経験的リスクの保証はデノナイジングタスクの難易度に依存している。
また,実際に拡張アルゴリズムの性能を調べるために,いくつかの実験を行った。
その結果, 劣化画像を用いたアルゴリズムトレーニングは有効であり, 経験的性能は理論的結果と一致していることがわかった。
これらの結果から,デノベーションデータを用いた自己監督型画像デノナイジングのさらなる改善に向けたいくつかの知見が示唆された。
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