論文の概要: Deep-URL: A Model-Aware Approach To Blind Deconvolution Based On Deep Unfolded Richardson-Lucy Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01053v3
• Date: Sun, 7 Jun 2020 21:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:30:35.207402
• Title: Deep-URL: A Model-Aware Approach To Blind Deconvolution Based On Deep Unfolded Richardson-Lucy Network
• Title（参考訳）: Deep-URL:Deep Unfolded Richardson-Lucy Networkに基づくブラインドデコンボリューションのためのモデル認識アプローチ
• Authors: Chirag Agarwal, Shahin Khobahi, Arindam Bose, Mojtaba Soltanalian, Dan Schonfeld
• Abstract要約: 本稿では,ぼやけた画像からぼやけたカーネルとシャープなイメージの両方を復元できる,モデル対応のディープアーキテクチャを提案する。 我々の数値的な研究は、最先端のアルゴリズムと比較して著しく改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.43766909236479
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The lack of interpretability in current deep learning models causes serious concerns as they are extensively used for various life-critical applications. Hence, it is of paramount importance to develop interpretable deep learning models. In this paper, we consider the problem of blind deconvolution and propose a novel model-aware deep architecture that allows for the recovery of both the blur kernel and the sharp image from the blurred image. In particular, we propose the Deep Unfolded Richardson-Lucy (Deep-URL) framework -- an interpretable deep-learning architecture that can be seen as an amalgamation of classical estimation technique and deep neural network, and consequently leads to improved performance. Our numerical investigations demonstrate significant improvement compared to state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 現在のディープラーニングモデルにおける解釈可能性の欠如は、さまざまな生命クリティカルなアプリケーションで広く使われているため、深刻な懸念を引き起こしている。 したがって、解釈可能なディープラーニングモデルを開発することは極めて重要である。 本稿では,ブラインドデコンボリューションの問題を考察し,ぼやけた画像からぼやけたカーネルとシャープな画像の両方を復元できる,新しいモデルアウェア深層アーキテクチャを提案する。 特に,リチャードソン・ルーシー(deep-url)フレームワークを提案する。これは解釈可能なディープラーニングアーキテクチャであり,従来の推定手法とディープニューラルネットワークの融合と見なすことができ,その結果,パフォーマンスが向上する。 我々の数値的な研究は最先端のアルゴリズムと比較して著しく改善されている。

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