Den senaste tidens forskning om bilddenoisering har gått framåt med utvecklingen av djupinlärningsarkitekturer, särskilt konvolutionella neurala nätverk. Men, verkliga bilden denoisering är fortfarande mycket utmanande eftersom det inte är möjligt att få idealiska par av mark-sanning bilder och verkliga bullriga bilder. På grund av den senaste utgåvan av referensdata, är intresset för bilden denoiserande gemenskapen nu på väg mot det verkliga denoiserande problemet. I detta dokument föreslår vi ett grupperat resterande tätt nät (GRDN), som är en utvidgad och generaliserad arkitektur för det toppmoderna resterande täta nätet (RDN). Den centrala delen av RDN definieras som grupperat resterande tätt block (GRDB) och används som en byggmodul i GRDN. Vi visar experimentellt att bilden denoiserande prestanda kan förbättras avsevärt genom kaskad GRDBs. Förutom nätverksarkitekturen utvecklar vi också en ny generativ kontrarioral nätverksbaserad verklig bullermodelleringsmetod. Vi visar överlägsenheten av de föreslagna metoderna genom att uppnå högsta poäng både i fråga om toppsignal-till-brus-förhållandet och den strukturella likheten i NTIRE2019 Real Image Denoising ChallengeTrack 2:sRGB.
Kim och Al. REF:s strategi, grupperat resterande tätt nät (GRDN), har utökat det tidigare arbetet genom att gruppera flera RDB:er, namngivna grupperade resterande täta block (GRDB:er), och arrangerat flera GRDB:er i nätverket.
GRDN:Grouped Residual Dense Network for Real Image Denoising and GAN-based Real-world Noise Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}