論文の概要: Deeply Learned Spectral Total Variation Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10004v2
• Date: Wed, 21 Oct 2020 17:03:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 20:47:35.564929
• Title: Deeply Learned Spectral Total Variation Decomposition
• Title（参考訳）: 深く学習したスペクトル全変動分解
• Authors: Tamara G. Grossmann, Yury Korolev, Guy Gilboa, Carola-Bibiane Sch\"onlieb
• Abstract要約: 非線形スペクトル分解のニューラルネットワーク近似を提案する。 我々は、メガピクセルサイズの画像の処理において最大4桁(時間1万ドル)のスピードアップを報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.679020335206753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-linear spectral decompositions of images based on one-homogeneous functionals such as total variation have gained considerable attention in the last few years. Due to their ability to extract spectral components corresponding to objects of different size and contrast, such decompositions enable filtering, feature transfer, image fusion and other applications. However, obtaining this decomposition involves solving multiple non-smooth optimisation problems and is therefore computationally highly intensive. In this paper, we present a neural network approximation of a non-linear spectral decomposition. We report up to four orders of magnitude ($\times 10,000$) speedup in processing of mega-pixel size images, compared to classical GPU implementations. Our proposed network, TVSpecNET, is able to implicitly learn the underlying PDE and, despite being entirely data driven, inherits invariances of the model based transform. To the best of our knowledge, this is the first approach towards learning a non-linear spectral decomposition of images. Not only do we gain a staggering computational advantage, but this approach can also be seen as a step towards studying neural networks that can decompose an image into spectral components defined by a user rather than a handcrafted functional.
• Abstract（参考訳）: 全体変動のような一様関数に基づく画像の非線形スペクトル分解は,ここ数年で注目されている。 異なる大きさとコントラストのオブジェクトに対応するスペクトル成分を抽出できるため、このような分解によってフィルタリング、特徴移動、画像融合などの応用が可能になる。 しかし、この分解を得るには、複数の非滑らかな最適化問題を解く必要があるため、計算的に非常に集中的である。 本稿では,非線形スペクトル分解のニューラルネットワーク近似を提案する。 従来のgpuに比べて、メガピクセルサイズの画像の処理速度は最大4桁($\times 10,000$)と報告しています。 提案するネットワークであるTVSpecNETは,基礎となるPDEを暗黙的に学習し,完全にデータ駆動であるにもかかわらず,モデルベース変換の不変性を継承する。 我々の知る限りでは、これは画像の非線形スペクトル分解を学ぶための最初のアプローチである。 膨大な計算上の優位性を得るだけでなく、このアプローチは、手作りの関数ではなく、ユーザが定義したスペクトルコンポーネントに画像を分解できるニューラルネットワークの研究へのステップとも見ることができる。

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