論文の概要: Tuning-free Plug-and-Play Proximal Algorithm for Inverse Imaging Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09611v2
• Date: Wed, 18 Nov 2020 13:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 19:36:56.666413
• Title: Tuning-free Plug-and-Play Proximal Algorithm for Inverse Imaging Problems
• Title（参考訳）: 逆画像問題に対する調整不要プラグアンドプレイ近似アルゴリズム
• Authors: Kaixuan Wei, Angelica Aviles-Rivero, Jingwei Liang, Ying Fu, Carola-Bibiane Sch\"onlieb, Hua Huang
• Abstract要約: Plug-and-play ()は、異なる学習アルゴリズムと先進的なデノイザプリエントを組み合わせた、カスタマイズされていないフレームワークである。 重要な問題です。 ベースとなるアプローチは、手動でパラメータを調整する必要があることです。 提案手法の鍵となるのは,パラメータの自動チューニングのためのネットワークポリシの開発である。 圧縮センシングと位相検索において有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.239477171296056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Plug-and-play (PnP) is a non-convex framework that combines ADMM or other proximal algorithms with advanced denoiser priors. Recently, PnP has achieved great empirical success, especially with the integration of deep learning-based denoisers. However, a key problem of PnP based approaches is that they require manual parameter tweaking. It is necessary to obtain high-quality results across the high discrepancy in terms of imaging conditions and varying scene content. In this work, we present a tuning-free PnP proximal algorithm, which can automatically determine the internal parameters including the penalty parameter, the denoising strength and the terminal time. A key part of our approach is to develop a policy network for automatic search of parameters, which can be effectively learned via mixed model-free and model-based deep reinforcement learning. We demonstrate, through numerical and visual experiments, that the learned policy can customize different parameters for different states, and often more efficient and effective than existing handcrafted criteria. Moreover, we discuss the practical considerations of the plugged denoisers, which together with our learned policy yield state-of-the-art results. This is prevalent on both linear and nonlinear exemplary inverse imaging problems, and in particular, we show promising results on Compressed Sensing MRI and phase retrieval.
• Abstract（参考訳）: plug-and-play (pnp) は非凸フレームワークであり、admmや他の近位アルゴリズムと高度なデノイザープリエントを組み合わせたものである。 近年、PnPは、特にディープラーニングベースのデノイザの統合によって、大きな経験的成功を遂げている。 しかし、PnPベースのアプローチの大きな問題は、手動パラメータの調整が必要であることである。 画像条件やシーン内容の相違点から高品質な結果を得る必要がある。 本研究では,ペナルティパラメータ,消音強度,終端時間を含む内部パラメータを自動的に決定できるチューニングフリーなpnp近位アルゴリズムを提案する。 提案手法の重要な部分はパラメータの自動探索のためのポリシーネットワークを開発することであり,モデルフリーとモデルベース深層強化学習を併用して効果的に学習することができる。 我々は,数値的および視覚的な実験により,学習方針が異なる状態に対して異なるパラメータをカスタマイズ可能であり,多くの場合,既存の手作りの基準よりも効率的かつ効果的であることを実証する。 さらに, プラグド・デノイザの実践的考察を考察し, 学習政策と合わせて最先端の成果を得た。 これは線形および非線形の逆イメージング問題の両方に共通しており、特に、圧縮センシングmriおよび位相検索において有望な結果を示す。

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