論文の概要: Robust Deep Compressive Sensing with Recurrent-Residual Structural Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07301v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 05:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 13:43:36.722080
• Title: Robust Deep Compressive Sensing with Recurrent-Residual Structural Constraints
• Title（参考訳）: 再帰的構造制約を伴うロバスト深部圧縮センシング
• Authors: Jun Niu
• Abstract要約: 既存のディープラーニング(CS)手法は、適応的なオンライン最適化を無視するか、コストのかかる反復的な再構築に依存している。 この研究は、R$2$CS-NETと呼ばれる再帰的構造制約を持つ新しいイメージCSフレームワークを探索する。 適応型オンライン最適化を効率的にブリッジする最初のディープCSフレームワークとして、R$2$CS-NETは、オンライン最適化の堅牢性とディープラーニング手法の効率性と非線形能力を統合する。
• 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: Existing deep compressive sensing (CS) methods either ignore adaptive online optimization or depend on costly iterative optimizer during reconstruction. This work explores a novel image CS framework with recurrent-residual structural constraint, termed as R$^2$CS-NET. The R$^2$CS-NET first progressively optimizes the acquired samplings through a novel recurrent neural network. The cascaded residual convolutional network then fully reconstructs the image from optimized latent representation. As the first deep CS framework efficiently bridging adaptive online optimization, the R$^2$CS-NET integrates the robustness of online optimization with the efficiency and nonlinear capacity of deep learning methods. Signal correlation has been addressed through the network architecture. The adaptive sensing nature further makes it an ideal candidate for color image CS via leveraging channel correlation. Numerical experiments verify the proposed recurrent latent optimization design not only fulfills the adaptation motivation, but also outperforms classic long short-term memory (LSTM) architecture in the same scenario. The overall framework demonstrates hardware implementation feasibility, with leading robustness and generalization capability among existing deep CS benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 既存の深部圧縮センシング(CS)手法は、適応的なオンライン最適化を無視するか、あるいは再構築時にコストのかかる反復最適化に依存する。 この研究は、R$^2$CS-NETと呼ばれる再帰的構造制約を持つ新しいイメージCSフレームワークを探索する。 R$^2$CS-NETは、新しいリカレントニューラルネットワークを通じて取得したサンプリングを段階的に最適化する。 カスケードされた残差畳み込みネットワークは、最適化された潜在表現から画像を完全に再構築する。 適応型オンライン最適化を効率的にブリッジする最初のディープCSフレームワークとして、R$^2$CS-NETは、オンライン最適化の堅牢性とディープラーニング手法の効率性と非線形能力を統合する。 信号相関はネットワークアーキテクチャを通して解決されている。 アダプティブセンシングの性質により、チャネル相関を利用してカラー画像csの理想的な候補となる。 数値実験により,提案手法は適応モチベーションを満足するだけでなく,従来の長寿命メモリ(LSTM)アーキテクチャよりも優れた性能を示す。 全体的なフレームワークは、ハードウェア実装の実現可能性を示し、既存のディープCSベンチマークにおいて、堅牢性と一般化性をリードする。

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