NVIDIA、アールト大学、MIT CSAILの研究者らは、画像のノイズを取り除くDeep learningを用いた手法を発表しました。
論文：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data
著者：Jaakko Lehtinen, Jacob Munkberg, Jon Hasselgren, Samuli Laine, Tero Karras, Miika Aittala, Timo Aila
（左：修正後。右：修正前）
NVIDIAの論文は、画像のノイズやアーティファクト、フィルムグレイン等を除去するDeep learningを用いた手法を提案しています。
既存の方法で用いられるノイズの多い画像とクリーンな画像のペアを使用するのではなく、ノイズ画像のみを用いて同等またはそれに近いパフォーマンスで自動的に除去し写真を強化します。学習には、NVIDIAのDeep Learning向けライブラリcuDNNとTesla P100 GPUを使用し、画像データベースImageNetの50,000イメージをもとにトレーニングを行いました。
3Dレンダリングや写真の修正、MRI画像などの医療データの改善、天体画像などの低照度撮影まで、幅広い用途への活用が期待されます。