論文の概要: Using Deep Image Prior to Assist Variational Selective Segmentation Deep Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00793v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 19:31:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 11:11:28.817921
• Title: Using Deep Image Prior to Assist Variational Selective Segmentation Deep Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 変分選択分割深層学習アルゴリズムに先立って深部画像を利用する
• Authors: Liam Burrows, Ke Chen, Francesco Torella
• Abstract要約: 変分法アルゴリズムは、解の滑らかさを強制するために、正規化項の形で前もって課せられる必要がある。 近年、Deep Imageの先行研究で、モデル内の明示的な正規化は、ニューラルネットワークによってキャプチャされた暗黙的な正規化によって取り除かれ、置き換えられることが示されている。 我々は、Deep Image Priorのアイデアをより伝統的な学習アルゴリズムに組み込むことを提案し、Deep Image Priorが提供する暗黙の正規化を利用できるが、将来的なイメージを予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.01751936611159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational segmentation algorithms require a prior imposed in the form of a regularisation term to enforce smoothness of the solution. Recently, it was shown in the Deep Image Prior work that the explicit regularisation in a model can be removed and replaced by the implicit regularisation captured by the architecture of a neural network. The Deep Image Prior approach is competitive, but is only tailored to one specific image and does not allow us to predict future images. We propose to incorporate the ideas from Deep Image Prior into a more traditional learning algorithm to allow us to use the implicit regularisation offered by the Deep Image Prior, but still be able to predict future images.
• Abstract（参考訳）: 変分セグメンテーションアルゴリズムは、解の滑らかさを強制するために、正規化項の形で前もって課す必要がある。 近年、ディープイメージの先行研究で、モデル内の明示的な正規化を取り除き、ニューラルネットワークのアーキテクチャによってキャプチャされた暗黙の正規化に置き換えることが示されている。 ディープイメージの事前アプローチは競争力がありますが、特定のイメージにのみ対応しており、将来のイメージを予測できません。 我々は、Deep Image Priorのアイデアをより伝統的な学習アルゴリズムに組み込むことを提案し、Deep Image Priorが提供する暗黙の正規化を利用できるが、将来的なイメージを予測できる。

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