論文の概要: Learn from Unpaired Data for Image Restoration: A Variational Bayes Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10090v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 13:27:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 14:22:58.466002
• Title: Learn from Unpaired Data for Image Restoration: A Variational Bayes Approach
• Title（参考訳）: 画像復元のための未ペアデータから学ぶ:変分ベイズアプローチ
• Authors: Dihan Zheng, Xiaowen Zhang, Kaisheng Ma, Chenglong Bao
• Abstract要約: 境界分布から抽出したデータから結合確率密度関数を学習するための深層生成法 LUD-VAE を提案する。 本稿では,LUD-VAEによって生成された合成データを用いて,実世界の画像認識と超分解能タスクに適用し,モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.007258270845107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collecting paired training data is difficult in practice, but the unpaired samples broadly exist. Current approaches aim at generating synthesized training data from the unpaired samples by exploring the relationship between the corrupted and clean data. This work proposes LUD-VAE, a deep generative method to learn the joint probability density function from data sampled from marginal distributions. Our approach is based on a carefully designed probabilistic graphical model in which the clean and corrupted data domains are conditionally independent. Using variational inference, we maximize the evidence lower bound (ELBO) to estimate the joint probability density function. Furthermore, we show that the ELBO is computable without paired samples under the inference invariant assumption. This property provides the mathematical rationale of our approach in the unpaired setting. Finally, we apply our method to real-world image denoising and super-resolution tasks and train the models using the synthetic data generated by the LUD-VAE. Experimental results validate the advantages of our method over other learnable approaches.
• Abstract（参考訳）: ペア化されたトレーニングデータの収集は実際は難しいが、未ペアのサンプルは広く存在する。 現在のアプローチは、破損したデータとクリーンなデータの関係を探索することで、未完成のサンプルから合成トレーニングデータを生成することを目的としている。 本研究は,差分分布から抽出したデータから,結合確率密度関数の深部生成法であるLUD-VAEを提案する。 我々のアプローチは、クリーンで破損したデータドメインが条件に依存しない、慎重に設計された確率的グラフィカルモデルに基づいている。 変分推論を用いて,エビデンスローバウンド(ELBO)を最大化し,結合確率密度関数を推定する。 さらに、ELBOは推論不変仮定の下でペア化されたサンプルなしで計算可能であることを示す。 この性質は、未ペアの設定における我々のアプローチの数学的根拠を提供する。 最後に,lud-vaeが生成する合成データを用いて,実世界画像のデノイジングと超解像タスクに適用し,モデルを訓練する。 実験結果は,他の学習可能な手法と比較して,本手法の利点を検証した。

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