論文の概要: Solving Linear Inverse Problems Using the Prior Implicit in a Denoiser
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13640v3
- Date: Fri, 7 May 2021 02:34:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-06 08:01:11.167722
- Title: Solving Linear Inverse Problems Using the Prior Implicit in a Denoiser
- Title（参考訳）: デノイザにおける先行命令を用いた線形逆問題の解法
- Authors: Zahra Kadkhodaie and Eero P. Simoncelli
- Abstract要約: 我々は、ディープニューラルネットワークにおける暗黙の事前利用のための堅牢で一般的な手法を開発した。
ブラインド(ノイズレベルが未知の)を訓練したCNNが提示される。
このアルゴリズムの制約サンプリングへの一般化は、任意の線形逆問題を解決するために暗黙の手法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7288480250888
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prior probability models are a fundamental component of many image processing
problems, but density estimation is notoriously difficult for high-dimensional
signals such as photographic images. Deep neural networks have provided
state-of-the-art solutions for problems such as denoising, which implicitly
rely on a prior probability model of natural images. Here, we develop a robust
and general methodology for making use of this implicit prior. We rely on a
statistical result due to Miyasawa (1961), who showed that the least-squares
solution for removing additive Gaussian noise can be written directly in terms
of the gradient of the log of the noisy signal density. We use this fact to
develop a stochastic coarse-to-fine gradient ascent procedure for drawing
high-probability samples from the implicit prior embedded within a CNN trained
to perform blind (i.e., with unknown noise level) least-squares denoising. A
generalization of this algorithm to constrained sampling provides a method for
using the implicit prior to solve any linear inverse problem, with no
additional training. We demonstrate this general form of transfer learning in
multiple applications, using the same algorithm to produce state-of-the-art
levels of unsupervised performance for deblurring, super-resolution,
inpainting, and compressive sensing.
- Abstract（参考訳）: 事前確率モデルは多くの画像処理問題の基本的な要素であるが、写真などの高次元信号では密度推定が難しいことで悪名高い。
ディープニューラルネットワークは、自然画像の事前確率モデルに暗黙的に依存する、ノイズ化のような問題に対する最先端のソリューションを提供する。
ここでは,この暗黙の先行手法を利用するためのロバストで汎用的な手法を考案する。
加法ガウス雑音を除去するための最小二乗解は雑音信号密度のログの勾配によって直接書けることを示した宮沢(1961)による統計的結果に依拠する。
我々はこの事実を利用して、視覚障害者(ノイズレベルが不明な)最小二乗雑音を学習したCNNに埋め込まれた暗黙の事前埋め込みから高確率サンプルを描画する確率的粗度勾配法を開発した。
このアルゴリズムを制約付きサンプリングに一般化することは、任意の線形逆問題を解くために暗黙的前置法を用いる方法を提供し、追加のトレーニングは行わない。
複数のアプリケーションにおいて、この一般的な転送学習の形式を実証し、同じアルゴリズムを用いて、非教師なし性能の最先端レベルをデブロアリング、超解像、塗装、圧縮センシングのために生成する。
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