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#341
summarized by : kota yoshida
どんな論文か？
ノイズ除去CNNを学習するために単一のノイズの多い画像のみを必要とする新しい学習方法であるNOISE2VOID(N2V)を提案．
新規性
blind-spot networkを提案．
blind-spot networkは，我々が提案するように，各ピクセルの受容野はピクセル自体を除外し，それがアイデンティティを学習することを妨げる．
このことで，入力とターゲットと同じノイズを多く含む画像で学習された場合，blind-spot networkはピクセル単位の独立したノイズを除去することを学習することができる．
結果
蛍光顕微鏡検査，および低温透過電子顕微鏡検査へのN2Vの適用性を検証し，予測可能な信号とピクセル単位で独立したノイズという条件が満たされている限り．N2Vで学習されたネットワークは従来のネットワークおよびNoise2Noiseで学習されたネットワークと同等の効果を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
N2Vは，生物医学的画像データに対して使用されるようだ
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