核心概念
提案するGRTNは、単一フレームの遅延でSOTAの動画ノイズ除去性能を達成する。
要約
本論文では、単一フレームの遅延でSOTAの動画ノイズ除去性能を達成するGRTNを提案している。
具体的には以下の通り:
空間ノイズ除去モジュールが現在フレームの特徴を抽出する。
リセットゲートが前フレームの関連情報を選択し、現在フレームの特徴と融合する。
アップデートゲートがこの融合結果と前フレームの特徴をさらにブレンドする。
再構成モジュールがブレンド結果と現在フレームの特徴を統合する。
これにより、ノイズの影響を受けにくいEuclidean距離ベースのアテンションを用いたRSSTEトランスフォーマーを提案し、ノイズ環境下でも詳細を保持できる。
客観的および主観的な評価実験の結果、提案のGRTNは16フレームの遅延を持つSOTAネットワークと同等の性能を達成しつつ、単一フレームの遅延のみで実現できることを示している。
統計
提案手法GRTN は、ノイズレベルσ=50の場合、Set8データセットで31.22 dB、DAVISデータセットで34.47 dBのPSNRを達成した。
一方、16フレームの遅延を持つSOTAネットワークのRVRTは、同じノイズレベルでSet8が31.33 dB、DAVISが34.57 dBであった。
引用
"提案するGRTNは、単一フレームの遅延でSOTAの動画ノイズ除去性能を達成する。"
"Euclidean距離ベースのアテンションを用いたRSSTEトランスフォーマーにより、ノイズ環境下でも詳細を保持できる。"