論文の概要: Prior Image-Constrained Reconstruction using Style-Based Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12525v2
• Date: Mon, 14 Jun 2021 23:22:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 00:46:59.906263
• Title: Prior Image-Constrained Reconstruction using Style-Based Generative Models
• Title（参考訳）: スタイルベース生成モデルを用いた事前制約画像再構成
• Authors: Varun A. Kelkar, Mark A. Anastasio
• Abstract要約: 本稿では,既知の先行画像と意味的に関連のある関心対象を推定するためのフレームワークを提案する。 スタイルベース生成モデルの非交叉潜在空間に最適化問題を定式化する。 意味的に有意な制約は、前の画像の非絡み合った潜在表現を用いて課される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.757204774959366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Obtaining a useful estimate of an object from highly incomplete imaging measurements remains a holy grail of imaging science. Deep learning methods have shown promise in learning object priors or constraints to improve the conditioning of an ill-posed imaging inverse problem. In this study, a framework for estimating an object of interest that is semantically related to a known prior image, is proposed. An optimization problem is formulated in the disentangled latent space of a style-based generative model, and semantically meaningful constraints are imposed using the disentangled latent representation of the prior image. Stable recovery from incomplete measurements with the help of a prior image is theoretically analyzed. Numerical experiments demonstrating the superior performance of our approach as compared to related methods are presented.
• Abstract（参考訳）: 高度に不完全な撮像測定から物体の有用な推定を得ることは、画像科学の聖杯である。 深層学習手法は、対象の事前学習や制約が不適切な画像逆問題に対する条件付けを改善することを約束している。 本研究では,既知の先行画像と意味的に関連のある対象を推定するための枠組みを提案する。 スタイルベース生成モデルの非絡み付き潜在空間に最適化問題を定式化し、前画像の非絡み付き潜在表現を用いて意味的に有意な制約を課す。 先行画像の助けを借りて不完全測定からの安定回復を理論的に解析する。 関連する手法と比較して,提案手法の優れた性能を示す数値実験を行った。

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