Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data を読んでみた

As of 07/03/2018, This paper is under review at ICML 2018.
https://arxiv.org/pdf/1803.04189.pdf

適当にかいつまんでいる上に、自身の解釈が混ざっている私的メモです。詳しくは原典を参照してください。

この論文の要旨

この論文ではDeep Learningによる、画像復元を扱っています。従来の学習手法では、欠損した画像を入力データとして、ターゲットとなる完全な画像が出力になるように、ネットワークをトレーニングします。そのため、学習に際して、欠損した画像と、ターゲットになる完全な画像をペアにした学習データセットを用意する必要があります。
対して、この論文の手法は、ターゲットとなる完全な画像を用意せず、欠損した画像のみを用いて、ネットワークを学習させ、完全な画像をターゲットとした場合と遜色ないパフォーマンスを示す学習結果を達成するものとなっています。

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D3D12のRoot Signature 1.1について

前提知識として、D3D12の基本的なResource Bindingが理解できているものとして進めます。
Windows 10 Anniversary Update(build 14393 または Version 1607)より、RootSignature1.1が導入されました。引き続きRootSignature1.0が使用可能ではありますが、RootSignature1.1に変更することによってどんなメリットがあるのか見ていきたいと思います。
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