論文の概要: Solving Inverse Problems with a Flow-based Noise Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08089v3
• Date: Thu, 1 Jul 2021 07:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 09:50:57.136972
• Title: Solving Inverse Problems with a Flow-based Noise Model
• Title（参考訳）: フローベースノイズモデルによる逆問題の解法
• Authors: Jay Whang, Qi Lei, Alexandros G. Dimakis
• Abstract要約: 本研究では,従来の正規化フローを用いた画像逆問題について検討する。 我々の定式化は、この解を測定値に条件付けされた画像の最大後値推定とみなす。 提案手法の様々な逆問題に対する有効性について実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.18560761392692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study image inverse problems with a normalizing flow prior. Our formulation views the solution as the maximum a posteriori estimate of the image conditioned on the measurements. This formulation allows us to use noise models with arbitrary dependencies as well as non-linear forward operators. We empirically validate the efficacy of our method on various inverse problems, including compressed sensing with quantized measurements and denoising with highly structured noise patterns. We also present initial theoretical recovery guarantees for solving inverse problems with a flow prior.
• Abstract（参考訳）: 画像逆問題を正規化フローで事前に検討する。 提案手法では, 測定値に基づく画像の最大後方推定値として解を考察する。 この定式化により、任意の依存関係を持つノイズモデルと非線形フォワード演算子を使用できる。 本研究では, 量子化計測による圧縮センシングや, 高構造雑音パターンを用いた雑音除去など, 様々な逆問題に対する提案手法の有効性を実証的に検証した。 また,フロー前の逆問題に対する初期理論的回復保証も提示する。

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