論文の概要: Generative Flows as a General Purpose Solution for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13285v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 21:56:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 08:41:09.439245
• Title: Generative Flows as a General Purpose Solution for Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題に対する汎用解としての生成フロー
• Authors: Jos\'e A. Ch\'avez
• Abstract要約: 高確率再構成を直接生成する正規化項を提案する。 画像のデノイング、画像のデブロアリング、画像のインペインティング、画像のカラー化について評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the success of generative flows to model data distributions, they have been explored in inverse problems. Given a pre-trained generative flow, previous work proposed to minimize the 2-norm of the latent variables as a regularization term in the main objective. The intuition behind it was to ensure high likelihood latent variables, however this does not ensure the generation of realistic samples as we show in our experiments. We therefore propose a regularization term to directly produce high likelihood reconstructions. Our hypothesis is that our method could make generative flows a general-purpose solver for inverse problems. We evaluate our method in image denoising, image deblurring, image inpainting, and image colorization. We observe a compelling improvement of our method over prior works in the PSNR and SSIM metrics.
• Abstract（参考訳）: モデルデータ分布への生成フローの成功により、それらは逆問題で研究されてきた。 事前学習された生成フローが与えられた場合、先行変数の2ノルムを主目的の正規化項として最小化することを提案した。 その背後にある直感は、高い確率の潜在変数を保証することだったが、実験で示されたような現実的なサンプルの生成は保証されない。 そこで我々は,高次再構成を直接生成するための正規化項を提案する。 我々の仮説は、生成フローを逆問題に対する汎用的な解法とするものである。 本手法は,画像のデノイジング,画像デブラリング,画像インパインティング,画像カラー化における評価を行う。 我々は,PSNRおよびSSIMメトリクスの先行研究よりも,提案手法の大幅な改善を観察する。

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