論文の概要: Optimizing Intermediate Representations of Generative Models for Phase Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15617v1
• Date: Tue, 31 May 2022 09:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 15:12:32.557820
• Title: Optimizing Intermediate Representations of Generative Models for Phase Retrieval
• Title（参考訳）: 位相探索のための生成モデルの中間表現の最適化
• Authors: Tobias Uelwer, Sebastian Konietzny, Stefan Harmeling
• Abstract要約: 位相検索は、等級のみの測定から画像を再構成する問題である。 我々は、トレーニングデータと整合した画像を生成しながら、中間層最適化(ILO)の新たなバリエーションを用いて、ジェネレータの範囲を広げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phase retrieval is the problem of reconstructing images from magnitude-only measurements. In many real-world applications the problem is underdetermined. When training data is available, generative models are a new idea to constrain the solution set. However, not all possible solutions are within the range of the generator. Instead, they are represented with some error. To reduce this representation error in the context of phase retrieval, we first leverage a novel variation of intermediate layer optimization (ILO) to extend the range of the generator while still producing images consistent with the training data. Second, we introduce new initialization schemes that further improve the quality of the reconstruction. With extensive experiments on Fourier and Gaussian phase retrieval problems and thorough ablation studies, we can show the benefits of our modified ILO and the new initialization schemes.
• Abstract（参考訳）: 位相検索は、マグニチュードのみの測定から画像を再構成する問題である。 多くの実世界のアプリケーションでは、問題は過小評価されている。 トレーニングデータが利用可能であれば、生成モデルはソリューションセットを制約する新しいアイデアになります。 しかし、すべての可能な解が生成器の範囲内にあるわけではない。 代わりに、何らかのエラーで表される。 この表現誤差を位相検索の文脈で低減するため,我々はまず,中間層最適化(ilo)の新たな変種を利用して,トレーニングデータに整合した画像を作成しながら,生成器の範囲を拡大する。 第2に,再建の質をさらに向上する新たな初期化手法を導入する。 フーリエおよびガウス位相検索問題および徹底的なアブレーション研究に関する広範な実験により,改良iloと新しい初期化スキームの利点を示すことができる。

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