#730
summarized by : 福沢栄治
Noisier2Noise: Learning to Denoise From Unpaired Noisy Data

どんな論文か?

ニューラルネットワークベースのノイズ除去の既存手法はクリーンなトレーニング例とノイズのあるペアのトレーニング例の両方を学習する必要があります。この論文でノイズ画像のみをトレーニングする除去器を提案しました。
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新規性

この手法は、各トレーニング例とノイズ分布の統計モデルの1つのノイズのある実現のみを必要とし、空間的に構造化されたノイズを含むさまざまなノイズモデルに適用できます。

結果

Noise2Noiseによって生成されたものの0.5dB以内で、Noise2Void、DIP、BM3Dによって生成されたものよりも高品質の再構成を生成できます。

その他(なぜ通ったか?等)

ノイズ画像だけを学習して、ノイズの除去ができる手法としては初めてと思います。