論文の概要: Residual Multiplicative Filter Networks for Multiscale Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00746v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 20:16:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 13:54:35.126162
• Title: Residual Multiplicative Filter Networks for Multiscale Reconstruction
• Title（参考訳）: マルチスケール再構成のための残差乗算フィルタネットワーク
• Authors: Shayan Shekarforoush, David B. Lindell, David J. Fleet, Marcus A. Brubaker
• Abstract要約: 我々は,学習した再構成の周波数サポートをきめ細かな制御で粗大な最適化を可能にする,新しい座標ネットワークアーキテクチャとトレーニング手法を提案する。 これらの修正によって、自然画像への粗大なフィッティングのマルチスケール最適化が実現されることを示す。 次に, 単粒子Creo-EM再構成問題に対する合成データセットのモデル評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.962697695403037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coordinate networks like Multiplicative Filter Networks (MFNs) and BACON offer some control over the frequency spectrum used to represent continuous signals such as images or 3D volumes. Yet, they are not readily applicable to problems for which coarse-to-fine estimation is required, including various inverse problems in which coarse-to-fine optimization plays a key role in avoiding poor local minima. We introduce a new coordinate network architecture and training scheme that enables coarse-to-fine optimization with fine-grained control over the frequency support of learned reconstructions. This is achieved with two key innovations. First, we incorporate skip connections so that structure at one scale is preserved when fitting finer-scale structure. Second, we propose a novel initialization scheme to provide control over the model frequency spectrum at each stage of optimization. We demonstrate how these modifications enable multiscale optimization for coarse-to-fine fitting to natural images. We then evaluate our model on synthetically generated datasets for the the problem of single-particle cryo-EM reconstruction. We learn high resolution multiscale structures, on par with the state-of-the art.
• Abstract（参考訳）: MFN(Multiplicative Filter Networks)やBACON(BACON)のようなコーディネートネットワークは、画像や3Dボリュームなどの連続的な信号を表すために使用される周波数スペクトルをある程度制御する。 しかし, 局所的な極小化を回避する上で, 粗粒度最適化が重要な役割を果たす様々な逆問題など, 粗粒度推定が必要な問題には容易に適用できない。 我々は,学習した再構成の周波数サポートをきめ細かな制御で粗大な最適化を可能にする新しい座標ネットワークアーキテクチャとトレーニング手法を提案する。 これは2つの重要な革新によって達成される。 まず,より微細な構造を適合させる際に,一スケールの構造が保存されるようにスキップ接続を組み込む。 第2に、最適化の各段階でモデル周波数スペクトルを制御するための新しい初期化方式を提案する。 これらの修正により、自然画像への粗大なフィッティングのマルチスケール最適化が可能となることを示す。 次に, 単粒子Creo-EM再構成問題に対する合成データセットのモデル評価を行った。 我々は,最先端技術と同等の高解像度マルチスケール構造を学習する。

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