#702
summarized by : Higaki Yoshinari
FastDVDnet: Towards Real-Time Deep Video Denoising Without Flow Estimation

どんな論文か?

従来の動画のdenoisingでは、処理時間、optical flow推定の誤差によるアーティファクト、空間的に一様でない(位置によりSNRが変化する)ノイズに対する精度が課題であった。本手法は、optical flow推定を用いない高速なCNNで、これらの課題を解決する。
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新規性

Multiscale architectureとTwo-step cascaded architectureの導入により動きの考慮(optical flow推定の利用)を代替し、時間的コヒーレンスを考慮した処理を、高速にアーティファクトを抑えつつ行う。また、入力に5フレームの画像以外にノイズマップを連結して入力することで、空間的に一様でないノイズに対する精度を向上させている。

結果

Set8,DAVIS datasetの評価において、PSNRはDVDnetと同等で80倍高速。VLNetに対してはdatasetにより優劣が異なるが、26倍高速。ただし、Set8のσ(ノイズ標準偏差)10,20,30のPSNRは、DVDnet,VLNetに劣る。

その他(なぜ通ったか?等)

圧倒的な高速さ、従来技術の複数の課題をシンプルなネットワーク構造で解決しているといった実用面での貢献が大きい点が、評価のポイントと考えられる。