Vi föreslår en ny end-to-end trainingable djup nätverk arkitektur för bild denoising baserat på en Gaussian villkorlig Random Field (GCRF) modell. I motsats till de befintliga diskriminerande denomineringsmetoder som använder en separat modell för varje enskild bullernivå, modellerar det föreslagna djupa nätet uttryckligen variansen för ingångsbuller och kan därmed hantera en rad bullernivåer. Vårt djupa nätverk, som vi kallar djupt GCRF-nätverk, består av två undernätverk: i) ett parametergenereringsnät som genererar de parvisa potentiella parametrarna baserat på den bullriga indatabilden, och ii) ett inferensnätverk vars lager utför de beräkningar som ingår i en iterativ GCRF-inferensprocedur. Vi utbildar två djupa GCRF-nät (varje nätverk fungerar över en rad bullernivåer: en för låga ingångsbullernivåer och en för höga ingångsbullernivåer) discriminativt genom att maximera mätningen av toppsignal-brus-förhållande. Experiment på Berkeley-segmentering och PASCALVOC-datauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger resultat i nivå med den senaste tekniken utan utbildning av ett separat nätverk för varje enskild bullernivå.
I REF, författarna har använt en end-to-end trainingable nätverk som använder Gaussian villkorliga slumpmässiga fält.
Deep Gaussian Conditional Random Field Network: A Model-Based Deep Network for Discriminative Denoising
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}