論文の概要: JR2net: A Joint Non-Linear Representation and Recovery Network for
Compressive Spectral Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07770v1
- Date: Mon, 16 May 2022 15:48:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 18:05:18.844097
- Title: JR2net: A Joint Non-Linear Representation and Recovery Network for
Compressive Spectral Imaging
- Title（参考訳）: jr2net:圧縮スペクトルイメージングのための非線形表現・リカバリネットワーク
- Authors: Brayan Monroy, Jorge Bacca, Henry Arguello
- Abstract要約: 本研究は, 共同非線形表現・回復ネットワーク(JR2net)を提案する。
JR2netは、非線型な低次元表現を学習し、同時にスペクトル画像復元を行うADMM定式化に従って最適化されたネットワークで構成されている。
実験の結果,PSNRでは2.57dBまで向上し,2000倍の高速化を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.0246327137227
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning models are state-of-the-art in compressive spectral imaging
(CSI) recovery. These methods use a deep neural network (DNN) as an image
generator to learn non-linear mapping from compressed measurements to the
spectral image. For instance, the deep spectral prior approach uses a
convolutional autoencoder network (CAE) in the optimization algorithm to
recover the spectral image by using a non-linear representation. However, the
CAE training is detached from the recovery problem, which does not guarantee
optimal representation of the spectral images for the CSI problem. This work
proposes a joint non-linear representation and recovery network (JR2net),
linking the representation and recovery task into a single optimization
problem. JR2net consists of an optimization-inspired network following an ADMM
formulation that learns a non-linear low-dimensional representation and
simultaneously performs the spectral image recovery, trained via the end-to-end
approach. Experimental results show the superiority of the proposed method with
improvements up to 2.57 dB in PSNR and performance around 2000 times faster
than state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、圧縮スペクトルイメージング(CSI)回復の最先端である。
これらの方法は、画像生成装置としてディープニューラルネットワーク(dnn)を使用し、圧縮された測定値からスペクトル画像への非線形マッピングを学ぶ。
例えば、ディープスペクトル事前アプローチでは、最適化アルゴリズムの畳み込みオートエンコーダネットワーク(CAE)を使用して、非線形表現を用いてスペクトル像を復元する。
しかし、CAEトレーニングは、CSI問題に対するスペクトル画像の最適な表現を保証しないリカバリ問題から切り離されている。
本研究は,表現と回復タスクを単一最適化問題にリンクする非線形表現と回復ネットワーク(JR2net)を提案する。
JR2netは、非線形な低次元表現を学習し、エンドツーエンドアプローチで訓練されたスペクトル画像復元を同時に行うADMM定式化に従って最適化されたネットワークで構成されている。
実験の結果,psnrにおける2.57dbの改善と,最先端手法の約2000倍の高速化が得られた。
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