論文の概要: Memory-efficient Learning for Large-scale Computational Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05551v1
- Date: Wed, 11 Mar 2020 23:08:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 13:18:17.041744
- Title: Memory-efficient Learning for Large-scale Computational Imaging
- Title(参考訳): 大規模計算機イメージングのためのメモリ効率学習
- Authors: Michael Kellman, Kevin Zhang, Jon Tamir, Emrah Bostan, Michael Lustig,
Laura Waller
- Abstract要約: 本稿では,大規模イメージングシステムにおけるデータ駆動設計を実現するために,ネットワークの可逆性を利用したメモリ効率の学習手法を提案する。
提案手法は,小型圧縮センシングの例と,マルチチャネル磁気共鳴イメージングと超高分解能光学顕微鏡の2つの大規模実世界のシステムについて実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.255705667028885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Critical aspects of computational imaging systems, such as experimental
design and image priors, can be optimized through deep networks formed by the
unrolled iterations of classical model-based reconstructions (termed
physics-based networks). However, for real-world large-scale inverse problems,
computing gradients via backpropagation is infeasible due to memory limitations
of graphics processing units. In this work, we propose a memory-efficient
learning procedure that exploits the reversibility of the network's layers to
enable data-driven design for large-scale computational imaging systems. We
demonstrate our method on a small-scale compressed sensing example, as well as
two large-scale real-world systems: multi-channel magnetic resonance imaging
and super-resolution optical microscopy.
- Abstract(参考訳): 実験設計や画像先行といった計算画像システムの重要な側面は、古典的モデルに基づく再構成(終端的な物理に基づくネットワーク)の展開によって形成されたディープネットワークを通じて最適化することができる。
しかし、現実の大規模逆問題では、グラフィック処理ユニットのメモリ制限のため、バックプロパゲーションによる計算勾配は実現不可能である。
本研究では,大規模画像処理システムにおけるデータ駆動設計を実現するために,ネットワークの可逆性を利用したメモリ効率の学習手法を提案する。
提案手法は,小型圧縮センシングの例と,マルチチャネル磁気共鳴イメージングと超高分解能光学顕微鏡の2つの大規模実世界のシステムについて実証する。
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