論文の概要: Optimal Transport for Unsupervised Restoration Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02574v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 00:54:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-06 14:45:06.472135
• Title: Optimal Transport for Unsupervised Restoration Learning
• Title（参考訳）: 教師なし修復学習のための最適輸送
• Authors: Wei Wang, Fei Wen, Zeyu Yan, Rendong Ying, and Peilin Liu
• Abstract要約: 本研究は,最適輸送理論に基づく教師なし復元学習の基準を提案する。 リアルな写真、顕微鏡、深度、生の深度画像を含む合成および実世界のデータに関する実験は、提案手法が教師付き手法と良好に比較できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.955712482319457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, much progress has been made in unsupervised restoration learning. However, existing methods more or less rely on some assumptions on the signal and/or degradation model, which limits their practical performance. How to construct an optimal criterion for unsupervised restoration learning without any prior knowledge on the degradation model is still an open question. Toward answering this question, this work proposes a criterion for unsupervised restoration learning based on the optimal transport theory. This criterion has favorable properties, e.g., approximately maximal preservation of the information of the signal, whilst achieving perceptual reconstruction. Furthermore, though a relaxed unconstrained formulation is used in practical implementation, we show that the relaxed formulation in theory has the same solution as the original constrained formulation. Experiments on synthetic and real-world data, including realistic photographic, microscopy, depth, and raw depth images, demonstrate that the proposed method even compares favorably with supervised methods, e.g., approaching the PSNR of supervised methods while having better perceptual quality. Particularly, for spatially correlated noise and realistic microscopy images, the proposed method not only achieves better perceptual quality but also has higher PSNR than supervised methods. Besides, it shows remarkable superiority in harsh practical conditions with complex noise, e.g., raw depth images.
• Abstract（参考訳）: 近年, 教師なしの復元学習が盛んに行われている。 しかし、既存の手法は信号および/または分解モデルに対するいくつかの仮定に依存しており、実際の性能は制限されている。 劣化モデルに関する事前の知識を必要とせずに教師なし復元学習の最適基準を構築する方法は、まだ未解決の問題である。 そこで本研究では, 最適輸送理論に基づく教師なし修復学習の基準を提案する。 この基準は、例えば、知覚的再構成を行いながら、信号の情報をほぼ最大に保存するなど、好ましい特性を有する。 さらに, 実際の実装では, 緩和未拘束定式化が用いられるが, 理論上の緩和定式化は, 元の制約定式化と同じ解を持つことを示す。 リアルな写真、顕微鏡、深度、生の深度画像を含む実世界のデータに関する実験は、提案手法が教師付き手法(例えば、教師付き手法のPSNRに近づき、知覚品質が良くなるなど)と好適に比較できることを示した。 特に,空間相関ノイズや現実的な顕微鏡画像に対して,提案手法は知覚品質の向上だけでなく,教師付き手法よりもPSNRが高い。 さらに, 複雑な雑音を伴う厳密な条件, 例えば生深度画像において, 顕著な優位性を示す。

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