論文の概要: AMP-Net: Denoising based Deep Unfolding for Compressive Image Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10078v2
• Date: Fri, 22 Jan 2021 02:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 07:33:04.839781
• Title: AMP-Net: Denoising based Deep Unfolding for Compressive Image Sensing
• Title（参考訳）: amp-net: 圧縮画像センシングのためのデノイジングベースのディープアンフォールディング
• Authors: Zhonghao Zhang, Yipeng Liu, Jiani Liu, Fei Wen, Ce Zhu
• Abstract要約: 画像CS問題を解決するためにAMP-Netと呼ばれる深層展開モデルを提案する。 AMP-Netは、高い再構成速度と少数のネットワークパラメータを持つ他の最先端手法よりも、再構築精度が良い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.66684590557732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most compressive sensing (CS) reconstruction methods can be divided into two categories, i.e. model-based methods and classical deep network methods. By unfolding the iterative optimization algorithm for model-based methods onto networks, deep unfolding methods have the good interpretation of model-based methods and the high speed of classical deep network methods. In this paper, to solve the visual image CS problem, we propose a deep unfolding model dubbed AMP-Net. Rather than learning regularization terms, it is established by unfolding the iterative denoising process of the well-known approximate message passing algorithm. Furthermore, AMP-Net integrates deblocking modules in order to eliminate the blocking artifacts that usually appear in CS of visual images. In addition, the sampling matrix is jointly trained with other network parameters to enhance the reconstruction performance. Experimental results show that the proposed AMP-Net has better reconstruction accuracy than other state-of-the-art methods with high reconstruction speed and a small number of network parameters.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの圧縮センシング(cs)再構成法は、モデルベース法と古典的なディープネットワーク法という2つのカテゴリに分けられる。 モデルベース手法の反復最適化アルゴリズムをネットワーク上に展開することで、ディープ展開手法はモデルベース手法と古典的ディープネットワーク手法の高速をうまく解釈することができる。 本稿では,画像CSの問題を解決するためにAMP-Netと呼ばれる深層展開モデルを提案する。 正規化項を学習する代わりに、よく知られた近似メッセージパッシングアルゴリズムの反復化過程を展開することによって確立される。 さらにAMP-Netはデブロッキングモジュールを統合して、通常視覚イメージのCSに現れるブロッキングアーティファクトを排除する。 さらに、サンプリング行列は、再構成性能を高めるために、他のネットワークパラメータと共同で訓練される。 実験結果から,AMP-Netは再構築速度とネットワークパラメータの少ない他の最先端手法よりも精度がよいことがわかった。

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