Noise2Noise: Learning image restoration without clean data

Jaakko Lehtinen*, Jacob Munkberg, Jon Hasselgren, Samuli Laine, Tero Karras, Miika Aittala, Timo Aila

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

32 Sitaatiot (Scopus)
12 Lataukset (Pure)

Abstrakti

We apply basic statistical reasoning to signal reconstruction by machine learning - learning to map corrupted observations to clean signals - with a simple and powerful conclusion: It is possible to learn to restore images by only looking at corrupted examples, at performance at and some-times exceeding training using clean data, without explicit image priors or likelihood models of the corruption. In practice, we show that a single model learns photographic noise removal, denois- ing synthetic Monte Carlo images, and reconstruction of undersampled MRI scans - all corrupted by different processes - based on noisy data only.

AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018
ToimittajatJennifer Dy, Andreas Krause
Sivut4620-4631
Sivumäärä12
Vuosikerta7
ISBN (elektroninen)9781510867963
TilaJulkaistu - 1 tammikuuta 2018
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa
TapahtumaINTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE LEARNING - Stockholm, Ruotsi
Kesto: 10 heinäkuuta 201815 heinäkuuta 2018
Konferenssinumero: 35

Julkaisusarja

NimiProceedings of Machine Learning Research
KustantajaPMLR
Numero80
ISSN (elektroninen)1938-7228

Conference

ConferenceINTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE LEARNING
LyhennettäICML
MaaRuotsi
KaupunkiStockholm
Ajanjakso10/07/201815/07/2018

Sormenjälki Sukella tutkimusaiheisiin 'Noise2Noise: Learning image restoration without clean data'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

  • Siteeraa tätä

    Lehtinen, J., Munkberg, J., Hasselgren, J., Laine, S., Karras, T., Aittala, M., & Aila, T. (2018). Noise2Noise: Learning image restoration without clean data. teoksessa J. Dy, & A. Krause (Toimittajat), 35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018 (Vuosikerta 7, Sivut 4620-4631). (Proceedings of Machine Learning Research; Nro 80).