論文の概要: Lightweight Video Denoising Using a Classic Bayesian Backbone
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03904v1
- Date: Wed, 7 Aug 2024 17:08:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 12:35:07.569277
- Title: Lightweight Video Denoising Using a Classic Bayesian Backbone
- Title（参考訳）: ベイジアンバックボーンを用いた軽量ビデオデノーミング
- Authors: Clément Bled, François Pitié,
- Abstract要約: 我々は,小型のアシラリーネットワークを利用するハイブリッドWienerフィルタを実装し,元のデノイザ性能を向上する。
これらの手法を用いて、我々はいくつかの人気デノイザを上回り、一般的なVRTトランスの0.2dB以内にとどまる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, state-of-the-art image and video denoising networks have become increasingly large, requiring millions of trainable parameters to achieve best-in-class performance. Improved denoising quality has come at the cost of denoising speed, where modern transformer networks are far slower to run than smaller denoising networks such as FastDVDnet and classic Bayesian denoisers such as the Wiener filter. In this paper, we implement a hybrid Wiener filter which leverages small ancillary networks to increase the original denoiser performance, while retaining fast denoising speeds. These networks are used to refine the Wiener coring estimate, optimise windowing functions and estimate the unknown noise profile. Using these methods, we outperform several popular denoisers and remain within 0.2 dB, on average, of the popular VRT transformer. Our method was found to be over x10 faster than the transformer method, with a far lower parameter cost.
- Abstract（参考訳）: 近年、最先端の画像やビデオのデノゲーションネットワークはますます大きくなり、クラス内で最高のパフォーマンスを達成するためには、数百万のトレーニング可能なパラメータが必要になる。
復調性能の向上は、現在のトランスフォーマーネットワークは、FastDVDnetやWienerフィルタのような古典的ベイズデノイザーのような小型のデノイジングネットワークよりもはるかに遅かった。
本稿では,高速な復調速度を保ちながら,小型アシラリーネットワークを利用して元の復調器の性能を向上させるハイブリッドWienerフィルタを実装した。
これらのネットワークは、Wiener Coringの推定を洗練し、ウィンドウ機能を最適化し、未知のノイズプロファイルを推定するために使用される。
これらの手法を用いることで,一般的なVRT変換器の性能を向上し,平均0.2dB以内にとどまる。
提案手法は変圧器法よりも x10 以上高速であり,パラメータコストははるかに低かった。
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