論文の概要: Deep Equilibrium Architectures for Inverse Problems in Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07944v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 03:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 13:04:55.871239
• Title: Deep Equilibrium Architectures for Inverse Problems in Imaging
• Title（参考訳）: イメージングにおける逆問題に対するDeep Equilibrium Architectures
• Authors: Davis Gilton, Gregory Ongie, Rebecca Willett
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークによるイメージングにおける逆問題に対する最近の取り組みは、最適化手法の一定数の反復に触発されたアーキテクチャを使用している。 本稿では,再構成精度を4dB PSNRに向上させた,無限の繰り返しに対応する代替手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.945209750917483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent efforts on solving inverse problems in imaging via deep neural networks use architectures inspired by a fixed number of iterations of an optimization method. The number of iterations is typically quite small due to difficulties in training networks corresponding to more iterations; the resulting solvers cannot be run for more iterations at test time without incurring significant errors. This paper describes an alternative approach corresponding to an {\em infinite} number of iterations, yielding up to a 4dB PSNR improvement in reconstruction accuracy above state-of-the-art alternatives and where the computational budget can be selected at test time to optimize context-dependent trade-offs between accuracy and computation. The proposed approach leverages ideas from Deep Equilibrium Models, where the fixed-point iteration is constructed to incorporate a known forward model and insights from classical optimization-based reconstruction methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークによるイメージングにおける逆問題に対する最近の取り組みは、最適化手法の一定数の反復に触発されたアーキテクチャを使用している。 イテレーションの数は通常、より多くのイテレーションに対応するトレーニングネットワークが困難であるため、かなり少ない。結果として生じるソルバは、重大なエラーを発生せずに、テスト時により多くのイテレーションを実行することができない。 本稿では,「無限の」反復数に対応する代替手法について述べる。現状の代替案よりも4dbpsnrの再構成精度が向上し,精度と計算の文脈依存トレードオフを最適化するために,テスト時に計算予算を選択できる方法を提案する。 提案手法は、既知の前方モデルと古典的最適化に基づく再構成法からの洞察を組み込むために固定点反復が構築される、深い平衡モデルからのアイデアを活用する。

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