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J-GLOBAL ID：202002220355881420   整理番号：20A0832776

特徴注意による実画像雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Real Image Denoising With Feature Attention

著者 (2件)： Anwar Saeed (ANU) ,  Barnes Nick (CSIRO(Data61))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCV  ページ： 3155-3164  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い畳込みニューラルネットワークは空間不変雑音(合成雑音)を含む画像でより良く機能する。しかしながら,その性能は実雑音写真に限定され,複数段階ネットワークモデリングを必要とする。雑音除去アルゴリズムの実用性を向上させるために,本論文では,モジュールアーキテクチャを採用することにより,新しい単段ブラインド実画像雑音除去ネットワーク(RIDNet)を提案した。著者らは,低周波情報の流れを容易にするために残差構造上に残差を使用し,チャネル依存性を利用するために特徴的注意を適用した。さらに,19の最先端アルゴリズムに対する3つの合成および4つの実雑音データセットに関する定量的計量および視覚品質に関する評価は,著者らのRIDNetの優位性を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *雑音 ,  残差 ,  LF【周波数】 ,  計算機アーキテクチャ ,  *雑音除去 ,  ネットワーク ,  チャネル
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  情報フロー ,  実用性 ,  ネットワークモデリング ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 注意 ,  画像雑音除去