論文の概要: DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15931v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 08:15:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:01.006489
• Title: DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables
• Title（参考訳）: DnLUT:チャンネルを意識したルックアップテーブルで色を識別する超効率的なカラー画像
• Authors: Sidi Yang, Binxiao Huang, Yulun Zhang, Dahai Yu, Yujiu Yang, Ngai Wong,
• Abstract要約: DnLUTは、リソース消費を最小限に抑えながら高品質なカラーイメージを実現する、超効率的なルックアップテーブルベースのフレームワークである。 Pairwise Channel Mixer(PCM)は、チャネル間の相関関係と空間的依存関係を並列に効果的にキャプチャし、L字型畳み込み設計により受容界のカバレッジを最大化する。 これらのコンポーネントをトレーニング後に最適化されたルックアップテーブルに変換することで、DnLUTは、CNNの競合であるDnCNNと比較して500KBのストレージと0.1%のエネルギー消費しか必要とせず、20倍高速な推論を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.95483707212802
• License:
• Abstract: While deep neural networks have revolutionized image denoising capabilities, their deployment on edge devices remains challenging due to substantial computational and memory requirements. To this end, we present DnLUT, an ultra-efficient lookup table-based framework that achieves high-quality color image denoising with minimal resource consumption. Our key innovation lies in two complementary components: a Pairwise Channel Mixer (PCM) that effectively captures inter-channel correlations and spatial dependencies in parallel, and a novel L-shaped convolution design that maximizes receptive field coverage while minimizing storage overhead. By converting these components into optimized lookup tables post-training, DnLUT achieves remarkable efficiency - requiring only 500KB storage and 0.1% energy consumption compared to its CNN contestant DnCNN, while delivering 20X faster inference. Extensive experiments demonstrate that DnLUT outperforms all existing LUT-based methods by over 1dB in PSNR, establishing a new state-of-the-art in resource-efficient color image denoising. The project is available at https://github.com/Stephen0808/DnLUT.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、画像の復調能力に革命をもたらしたが、エッジデバイスへの展開は、相当な計算とメモリ要件のため、依然として困難である。 そこで,DnLUTを提案する。DnLUTは,資源消費を最小限に抑えた高品質なカラー画像を実現する,高効率なルックアップテーブルベースのフレームワークである。 Pairwise Channel Mixer(PCM)は、チャネル間の相関関係と空間依存性を並列に効果的にキャプチャし、L字型畳み込み設計は、ストレージオーバーヘッドを最小化しながら、受容界のカバレッジを最大化する。 これらのコンポーネントをトレーニング後に最適化されたルックアップテーブルに変換することで、DnLUTは、CNNの競合であるDnCNNと比較して500KBのストレージと0.1%のエネルギー消費しか必要とせず、20倍高速な推論を実現している。 大規模な実験により、DnLUTは既存のLUTベースの手法をPSNRで1dB以上上回る性能を示し、資源効率の良いカラー画像の新たな最先端性を確立した。 このプロジェクトはhttps://github.com/Stephen0808/DnLUT.comで入手できる。

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