論文の概要: Subsampled Fourier Ptychography using Pretrained Invertible and Untrained Network Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07026v1
• Date: Wed, 13 May 2020 16:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 12:57:36.862328
• Title: Subsampled Fourier Ptychography using Pretrained Invertible and Untrained Network Priors
• Title（参考訳）: 予めトレーニングした非可逆・非訓練ネットワークを用いたサブスタンプフーリエ断層撮影
• Authors: Fahad Shamshad, Asif Hanif, Ali Ahmed
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した非可逆・非学習生成モデルのパワーを活用し,多数のサンプル画像の表現誤り問題と要求を軽減することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.522174648209359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently pretrained generative models have shown promising results for subsampled Fourier Ptychography (FP) in terms of quality of reconstruction for extremely low sampling rate and high noise. However, one of the significant drawbacks of these pretrained generative priors is their limited representation capabilities. Moreover, training these generative models requires access to a large number of fully-observed clean samples of a particular class of images like faces or digits that is prohibitive to obtain in the context of FP. In this paper, we propose to leverage the power of pretrained invertible and untrained generative models to mitigate the representation error issue and requirement of a large number of example images (for training generative models) respectively. Through extensive experiments, we demonstrate the effectiveness of proposed approaches in the context of FP for low sampling rates and high noise levels.
• Abstract（参考訳）: 近年, サブサンプリングされたフーリエ・プチコグラフィー(FP)は, 極めて低サンプリング率と高ノイズの再現性において有望な結果を示した。 しかし、これらの事前訓練された生成前の大きな欠点の1つは、その限定的な表現能力である。 さらに、これらの生成モデルをトレーニングするには、FPの文脈で取得できない顔や数字のような特定の種類の画像の、多数の完全に保存されたクリーンなサンプルにアクセスする必要がある。 本稿では,事前学習した非可逆生成モデルと未学習生成モデルのパワーを利用して,多数のサンプル画像(生成モデルの訓練用)の表現誤り問題と要求を緩和する。 広範にわたる実験を通して, 低サンプリング率と高雑音レベルに対するFPの文脈における提案手法の有効性を示す。

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