論文の概要: Learning the geometry of wave-based imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05854v3
• Date: Tue, 10 Nov 2020 06:34:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 06:27:00.145980
• Title: Learning the geometry of wave-based imaging
• Title（参考訳）: 波動画像の幾何学的学習
• Authors: Konik Kothari, Maarten de Hoop, Ivan Dokmani\'c
• Abstract要約: 本研究では、フーリエ積分演算子(FIO)にインスパイアされた解釈可能なニューラルネットワークを構築し、波動物理を近似する。 本研究では,データに暗黙的なFIOによって捕捉された波動伝播の幾何学的形状を,最適輸送に基づく損失によって学習することに集中する。 提案したFIONetは、多くの画像逆問題、特にアウト・オブ・ディストリビューションテストにおいて、通常のベースラインよりもはるかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.531973107529584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a general physics-based deep learning architecture for wave-based imaging problems. A key difficulty in imaging problems with a varying background wave speed is that the medium "bends" the waves differently depending on their position and direction. This space-bending geometry makes the equivariance to translations of convolutional networks an undesired inductive bias. We build an interpretable neural architecture inspired by Fourier integral operators (FIOs) which approximate the wave physics. FIOs model a wide range of imaging modalities, from seismology and radar to Doppler and ultrasound. We focus on learning the geometry of wave propagation captured by FIOs, which is implicit in the data, via a loss based on optimal transport. The proposed FIONet performs significantly better than the usual baselines on a number of imaging inverse problems, especially in out-of-distribution tests.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,波動画像問題に対する一般物理に基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。 背景波速度の異なる撮像問題の鍵となる問題は、媒質がその位置や方向によって異なる波を「束ねる」ことである。 この空間分割幾何により、畳み込みネットワークの変換に対する同値性は望ましくない帰納的バイアスとなる。 我々は、フーリエ積分作用素(fios)に触発された解釈可能なニューラルネットワークを構築し、波動物理学を近似する。 FIOは地震学やレーダーからドップラーや超音波まで幅広い画像モダリティをモデル化している。 我々は,データに暗黙的なfiosが捉えた波動伝搬の幾何構造を,最適輸送に基づく損失を通して学習することに焦点を当てる。 提案するフィオネットは,多くの画像逆問題,特に分布外テストにおいて,通常のベースラインよりも著しく優れた性能を示す。

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