Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient and Parallel Separable Dictionary Learning

論文の概要: Efficient and Parallel Separable Dictionary Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03800v4
Date: Wed, 1 Dec 2021 22:50:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-12 19:43:00.016180
Title: Efficient and Parallel Separable Dictionary Learning
Title（参考訳）: 効率的並列分離型辞書学習
Authors: Cristian Rusu and Paul Irofti
Abstract要約: このような辞書を学習する高度に並列化可能なアルゴリズムについて述べる。本稿では,画像とハイパースペクトルデータを疎結合に表現し,画像のデノゲーションを行うための提案手法の性能を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6905021039717987
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Separable, or Kronecker product, dictionaries provide natural decompositions for 2D signals, such as images. In this paper, we describe a highly parallelizable algorithm that learns such dictionaries which reaches sparse representations competitive with the previous state of the art dictionary learning algorithms from the literature but at a lower computational cost. We highlight the performance of the proposed method to sparsely represent image and hyperspectral data, and for image denoising.
Abstract（参考訳）: 分離可能な、またはクロネッカー積の辞書は、画像のような2D信号に対して自然な分解を提供する。本稿では,美術辞書学習アルゴリズムのこれまでの状況に匹敵する難解な表現に到達した辞書を,文献からより少ない計算コストで学習する高並列化可能なアルゴリズムについて述べる。提案手法は,画像とハイパースペクトルデータを疎結合に表現し,画像のデノイジングを行う。

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