論文の概要: TFPnP: Tuning-free Plug-and-Play Proximal Algorithm with Applications to Inverse Imaging Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05703v3
• Date: Sat, 18 Sep 2021 04:20:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 05:05:22.593349
• Title: TFPnP: Tuning-free Plug-and-Play Proximal Algorithm with Applications to Inverse Imaging Problems
• Title（参考訳）: tfpnp:チューニングフリーなプラグ・アンド・プレイ近位アルゴリズムと逆イメージング問題への応用
• Authors: Kaixuan Wei, Angelica Aviles-Rivero, Jingwei Liang, Ying Fu, Hua Huang, Carola-Bibiane Sch\"onlieb
• Abstract要約: Plug-and-Play (MM) は非最適化フレームワークであり、例えば、数値アルゴリズムと高度なデノゲーション前処理を組み合わせたものである。 我々は、学習戦略とともに最先端の成果である、より難解な問題に対するいくつかの実践的考察について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.239477171296056
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Plug-and-Play (PnP) is a non-convex optimization framework that combines proximal algorithms, for example, the alternating direction method of multipliers (ADMM), with advanced denoising priors. Over the past few years, great empirical success has been obtained by PnP algorithms, especially for the ones that integrate deep learning-based denoisers. However, a key challenge of PnP approaches is the need for manual parameter tweaking as it is essential to obtain high-quality results across the high discrepancy in imaging conditions and varying scene content. In this work, we present a class of tuning-free PnP proximal algorithms that can determine parameters such as denoising strength, termination time, and other optimization-specific parameters automatically. A core part of our approach is a policy network for automated parameter search which can be effectively learned via a mixture of model-free and model-based deep reinforcement learning strategies. We demonstrate, through rigorous numerical and visual experiments, that the learned policy can customize parameters to different settings, and is often more efficient and effective than existing handcrafted criteria. Moreover, we discuss several practical considerations of PnP denoisers, which together with our learned policy yield state-of-the-art results. This advanced performance is prevalent on both linear and nonlinear exemplar inverse imaging problems, and in particular shows promising results on compressed sensing MRI, sparse-view CT, single-photon imaging, and phase retrieval.
• Abstract（参考訳）: plug-and-play (pnp) は非凸最適化フレームワークであり、近位アルゴリズム、例えば乗算器の交互方向法(admm)と高度な分数前置法を組み合わせたものである。 ここ数年、pnpアルゴリズム、特にディープラーニングベースのデノイザーを統合するアルゴリズムによって、大きな経験的成功が得られている。 しかし、PnPアプローチの重要な課題は、画像条件とシーン内容の相違により高品質な結果を得ることが不可欠であるため、手動パラメータ調整の必要性である。 そこで本研究では, 調律不要なPnP近似アルゴリズムを用いて, 劣化強度, 終了時間, その他の最適化パラメータを自動決定する手法を提案する。 提案手法の中核となるのは,モデルフリーとモデルベース深層強化学習戦略の混合によって効果的に学習できる自動パラメータ探索のためのポリシーネットワークである。 厳密な数値および視覚実験を通じて、学習されたポリシーはパラメータを異なる設定にカスタマイズすることができ、しばしば既存の手作り基準よりも効率的で効果的であることを示す。 さらに,PnPデノイザーの実践的考察についても論じ,学習方針と合わせて最先端の成果が得られた。 この高度な性能は、線形および非線形の逆画像上の問題、特に圧縮センシングMRI、スパースCT、単光子イメージング、位相検索において有望な結果を示す。

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