ディープニューラルネットワークは、過去数年間、画像のノイズ除去に広く使用されてきました。これらはこの問題で大きな成功を収めていますが、計算効率が低いため、モバイルデバイスに実装するには不適切です。本論

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/03 13:18

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699270440861843650/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.01624v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.01624v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.01624v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">クラス固有の畳み込みによる効率的なディープイメージノイズ除去</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/U-Net">U-Net</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープニューラルネットワークは、過去数年間、画像のノイズ除去に広く使用されてきました。これらはこの問題で大きな成功を収めていますが、計算効率が低いため、モバイルデバイスに実装するには不適切です。本論</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210303#bookmark-4699270440861843650"><span class="datetime-body">2021/03/03 13:18</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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