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（Convolutional Neural Network, CNN）アーキテクチャに基づくビデノイジングアルゴリズムを提案します。これまで、ニューラルネットワークを用いたビデオのノイズ除去はあまり研究されておらず、既存の方法は最良のパッチベース手法と比較して性能が劣っていました。本論文で紹介するFastDVDnetという手法は、他の最先端競合手法と同等かそれ以上の性能を示し、かつ計算時間が大幅に短いという特徴を持っています。他の既存のニューラルネットワークによるノイズ除去アルゴリズムとは異なり、当アルゴリズムは高速な実行時間や単一のネットワークモデルで広範囲のノイズレベルに対応できるなどの望ましい特性を有しています。そのアーキテクチャの特性により、高コストなモーション補償ステージを使用せずに優れた性能を達成することが可能です。ノイズ除去性能と低計算負荷と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とって魅力的です。我々は視覚的にも客観的な品質指標でも異なる最先端アルゴリズムと比較を行いました。