要約
本論文では、最新の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャに基づくビデオノイズ除去アルゴリズムを提案します。従来のニューラルネットワークを用いたビデオノイズ除去手法は、パッチベースの方法に匹敵する性能を達成できず、成功していませんでした。しかし、当社の手法は他のパッチベースの競合他社よりも優れた性能を発揮し、計算時間も大幅に短縮しています。既存の他のニューラルネットワークによるノイズ除去器と比較して、当社のアルゴリズムには小さなメモリ占有量や単一のネットワークモデルで広範なノイズレベルに対応できるといった望ましい特性がいくつかあります。そのノイズ除去性能と低計算負荷の組み合わせにより、このアルゴリズムは実用的なノイズ除去アプリケーションに魅力的です。我々は視覚的におよび客観的な品質指標について、異なる最先端アルゴリズムと比較を行いました。実験結果は、当社のアルゴリズムが他の最先端手法と同等またはそれ以上であることを示しています。ビデオ例、コード、モデルは公開されており、詳細は以下のURLからアクセスできます: \url{https://github.com/m-tassano/dvdnet}。