Investigating Self-Supervised Image Denoising with Denaturation

要約

ノイズの多いデータの変性が存在する場合の画像のノイズ除去問題に対する自己教師あり学習は、機械学習において重要なアプローチです。
ただし、変性データを使用するアプローチのパフォーマンスに関する理論的な理解は不足しています。
このアプローチをより深く理解するために、この論文では、理論分析と数値実験を通じて、変性データを使用する自己教師ありノイズ除去アルゴリズムを詳細に分析します。
理論的分析を通じて、アルゴリズムは集団リスクを伴う最適化問題に対する望ましい解決策を見つけるが、経験的リスクの保証は変性レベルに関するノイズ除去タスクの難易度に依存することを議論します。
また、実際の拡張アルゴリズムのパフォーマンスを調査するためにいくつかの実験も実施します。
結果は、変性画像を使用したアルゴリズムのトレーニングが機能し、経験的パフォーマンスが理論的結果と一致していることを示しています。
これらの結果は、将来の方向で変性データを使用する自己教師あり画像ノイズ除去をさらに改善するためのいくつかの洞察を示唆しています。

要約(オリジナル)

Self-supervised learning for image denoising problems in the presence of denaturation for noisy data is a crucial approach in machine learning. However, theoretical understanding of the performance of the approach that uses denatured data is lacking. To provide better understanding of the approach, in this paper, we analyze a self-supervised denoising algorithm that uses denatured data in depth through theoretical analysis and numerical experiments. Through the theoretical analysis, we discuss that the algorithm finds desired solutions to the optimization problem with the population risk, while the guarantee for the empirical risk depends on the hardness of the denoising task in terms of denaturation levels. We also conduct several experiments to investigate the performance of an extended algorithm in practice. The results indicate that the algorithm training with denatured images works, and the empirical performance aligns with the theoretical results. These results suggest several insights for further improvement of self-supervised image denoising that uses denatured data in future directions.

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