論文の概要: Deep-learning-driven Reliable Single-pixel Imaging with Uncertainty Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11678v1
• Date: Sat, 24 Jul 2021 20:01:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 15:50:46.175685
• Title: Deep-learning-driven Reliable Single-pixel Imaging with Uncertainty Approximation
• Title（参考訳）: 不確かさ近似を用いた深層学習駆動型信頼性単画素イメージング
• Authors: Ruibo Shang, Mikaela A. O'Brien, Geoffrey P. Luke
• Abstract要約: シングルピクセルイメージング(SPI)は、広波長域とシステムコンパクト性に対して高速な取得の利点がある。 ディープラーニング(DL)は、多くのアプリケーションにおいて、計算画像の新興かつ強力なツールである。 本稿では,SPIにおけるDL予測の不確かさを近似するためにベイズ畳み込みニューラルネットワーク(BCNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-pixel imaging (SPI) has the advantages of high-speed acquisition over a broad wavelength range and system compactness, which are difficult to achieve by conventional imaging sensors. However, a common challenge is low image quality arising from undersampling. Deep learning (DL) is an emerging and powerful tool in computational imaging for many applications and researchers have applied DL in SPI to achieve higher image quality than conventional reconstruction approaches. One outstanding challenge, however, is that the accuracy of DL predictions in SPI cannot be assessed in practical applications where the ground truths are unknown. Here, we propose the use of the Bayesian convolutional neural network (BCNN) to approximate the uncertainty (coming from finite training data and network model) of the DL predictions in SPI. Each pixel in the predicted result from BCNN represents the parameter of a probability distribution rather than the image intensity value. Then, the uncertainty can be approximated with BCNN by minimizing a negative log-likelihood loss function in the training stage and Monte Carlo dropout in the prediction stage. The results show that the BCNN can reliably approximate the uncertainty of the DL predictions in SPI with varying compression ratios and noise levels. The predicted uncertainty from BCNN in SPI reveals that most of the reconstruction errors in deep-learning-based SPI come from the edges of the image features. The results show that the proposed BCNN can provide a reliable tool to approximate the uncertainty of DL predictions in SPI and can be widely used in many applications of SPI.
• Abstract（参考訳）: 単一画素イメージング(SPI)は、広波長域での高速取得とシステムコンパクト化の利点があり、従来の撮像センサでは実現が困難である。 しかし、よくある課題は、アンダーサンプリングから生じる低画質である。 ディープ・ラーニング (DL) は、多くのアプリケーションにおいて、新しい強力な計算イメージングツールであり、研究者は、従来の再構成手法よりも高い画質を実現するために、SPIにDLを適用した。 しかし、SPIにおけるDL予測の精度は、基礎的真理が不明な実用的な応用では評価できない。 本稿では,ベイズ畳み込みニューラルネットワーク(BCNN)を用いて,SPIにおけるDL予測の不確実性(有限トレーニングデータとネットワークモデルによる)を近似する。 BCNNからの予測結果の各画素は、画像強度値よりも確率分布のパラメータを表す。 そして、トレーニングステージにおける負のログ様損失関数と予測ステージにおけるモンテカルロドロップアウトを最小化することにより、不確かさをbcnnと近似することができる。 その結果,BCNNは,SPIにおけるDL予測の不確かさを,圧縮率やノイズレベルによって確実に近似できることがわかった。 SPIにおけるBCNNの不確実性は、ディープラーニングベースのSPIにおける再構成エラーのほとんどは、画像の特徴の端から来ていることを示している。 以上の結果から,提案したBCNNは,SPIにおけるDL予測の不確かさを近似する信頼性の高いツールであり,SPIの多くの応用で広く利用できることを示す。

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