論文の概要: Training Adaptive Reconstruction Networks for Blind Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11342v3
• Date: Mon, 18 Dec 2023 10:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 03:52:25.371312
• Title: Training Adaptive Reconstruction Networks for Blind Inverse Problems
• Title（参考訳）: ブラインド逆問題に対する適応再構成ネットワークの学習
• Authors: Alban Gossard (IMT), Pierre Weiss (IRIT, CBI)
• Abstract要約: 本研究では,ネットワークをフォワード演算子のファミリーでトレーニングすることで,再構成品質を著しく向上させることなく適応性問題を解くことができることを示す。 実験には、感度推定とオフ共鳴効果を備えたMRI(MRI)による部分フーリエサンプリング問題、傾斜した形状のコンピュータ断層撮影(CT)、フレネル回折核による画像劣化などが含まれる。
• 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: Neural networks allow solving many ill-posed inverse problems with unprecedented performance. Physics informed approaches already progressively replace carefully hand-crafted reconstruction algorithms in real applications. However, these networks suffer from a major defect: when trained on a given forward operator, they do not generalize well to a different one. The aim of this paper is twofold. First, we show through various applications that training the network with a family of forward operators allows solving the adaptivity problem without compromising the reconstruction quality significantly.Second, we illustrate that this training procedure allows tackling challenging blind inverse problems.Our experiments include partial Fourier sampling problems arising in magnetic resonance imaging (MRI) with sensitivity estimation and off-resonance effects, computerized tomography (CT) with a tilted geometry and image deblurring with Fresnel diffraction kernels.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、前例のないパフォーマンスで多くの不適切な逆問題を解くことができる。 物理インフォームドアプローチは、実アプリケーションで注意深い手作りの再構成アルゴリズムを、すでに段階的に置き換えている。 しかし、これらのネットワークには大きな欠陥があり、与えられたフォワードオペレータでトレーニングされた場合、それらは異なるものにうまく一般化しない。 この論文の目的は二つある。 First, we show through various applications that training the network with a family of forward operators allows solving the adaptivity problem without compromising the reconstruction quality significantly.Second, we illustrate that this training procedure allows tackling challenging blind inverse problems.Our experiments include partial Fourier sampling problems arising in magnetic resonance imaging (MRI) with sensitivity estimation and off-resonance effects, computerized tomography (CT) with a tilted geometry and image deblurring with Fresnel diffraction kernels.

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