論文の概要: LSHR-Net: a hardware-friendly solution for high-resolution computational
imaging using a mixed-weights neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13173v1
- Date: Mon, 27 Apr 2020 20:59:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 05:12:42.241832
- Title: LSHR-Net: a hardware-friendly solution for high-resolution computational
imaging using a mixed-weights neural network
- Title（参考訳）: LSHR-Net:混合重み付けニューラルネットワークを用いた高分解能計算イメージングのためのハードウェアフレンドリなソリューション
- Authors: Fangliang Bai, Jinchao Liu, Xiaojuan Liu, Margarita Osadchy, Chao
Wang, Stuart J. Gibson
- Abstract要約: 本稿では,混合重み付けニューラルネットワークを用いた新しいハードウェアフレンドリな計算手法を提案する。
特に、学習された二分重センシングパターンはサンプリング装置に合わせて調整される。
提案手法はベンチマークデータセットで検証され, 再現精度が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.475867050068397
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent work showed neural-network-based approaches to reconstructing images
from compressively sensed measurements offer significant improvements in
accuracy and signal compression. Such methods can dramatically boost the
capability of computational imaging hardware. However, to date, there have been
two major drawbacks: (1) the high-precision real-valued sensing patterns
proposed in the majority of existing works can prove problematic when used with
computational imaging hardware such as a digital micromirror sampling device
and (2) the network structures for image reconstruction involve intensive
computation, which is also not suitable for hardware deployment. To address
these problems, we propose a novel hardware-friendly solution based on
mixed-weights neural networks for computational imaging. In particular, learned
binary-weight sensing patterns are tailored to the sampling device. Moreover,
we proposed a recursive network structure for low-resolution image sampling and
high-resolution reconstruction scheme. It reduces both the required number of
measurements and reconstruction computation by operating convolution on small
intermediate feature maps. The recursive structure further reduced the model
size, making the network more computationally efficient when deployed with the
hardware. Our method has been validated on benchmark datasets and achieved the
state of the art reconstruction accuracy. We tested our proposed network in
conjunction with a proof-of-concept hardware setup.
- Abstract（参考訳）: 近年の研究では、圧縮された測定値から画像を再構成するニューラルネットワークに基づくアプローチが、精度と信号圧縮を大幅に改善することを示した。
このような手法は、計算画像ハードウェアの能力を劇的に向上させることができる。
しかし,(1)既存の作品で提案されている高精度な実数値センシングパターンは,デジタルマイクロミラーサンプリング装置などの計算画像ハードウェアでは問題となりうること,(2)画像再構成のためのネットワーク構造には集中的な計算が必要であり,ハードウェアの展開にも適さないこと,の2つの大きな欠点がある。
これらの問題に対処するために,混合重み付きニューラルネットワークを用いた新しいハードウェアフレンドリな計算手法を提案する。
特に、学習した二分重センシングパターンをサンプリング装置に調整する。
さらに,低解像度画像サンプリングと高分解能再構成のための再帰的ネットワーク構造を提案する。
小さな中間特徴写像上の畳み込みを演算することで、必要な測定回数と再構成計算の両方を削減する。
再帰構造により、モデルのサイズはさらに小さくなり、ハードウェアでデプロイする際のネットワークの計算効率が向上した。
本手法は,ベンチマークデータセット上で検証され,再現精度が向上した。
提案するネットワークを概念実証ハードウェアのセットアップと組み合わせてテストした。
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