Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Hierarchical Deep Unfolding Network for Image Compressed Sensing

論文の概要: Fast Hierarchical Deep Unfolding Network for Image Compressed Sensing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01827v1
Date: Wed, 3 Aug 2022 03:27:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-04 14:13:13.394430
Title: Fast Hierarchical Deep Unfolding Network for Image Compressed Sensing
Title（参考訳）: 画像圧縮センシングのための高速階層型ディープ展開ネットワーク
Authors: Wenxue Cui, Shaohui Liu, Debin Zhao
Abstract要約: 画像圧縮センシングのための高速階層型深部展開ネットワーク(DUN)を提案する。提案したFHDUNは、より少ないイテレーションを維持しながら、既存の最先端のCSメソッドより優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.71861820004099
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: By integrating certain optimization solvers with deep neural network, deep unfolding network (DUN) has attracted much attention in recent years for image compressed sensing (CS). However, there still exist several issues in existing DUNs: 1) For each iteration, a simple stacked convolutional network is usually adopted, which apparently limits the expressiveness of these models. 2) Once the training is completed, most hyperparameters of existing DUNs are fixed for any input content, which significantly weakens their adaptability. In this paper, by unfolding the Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (FISTA), a novel fast hierarchical DUN, dubbed FHDUN, is proposed for image compressed sensing, in which a well-designed hierarchical unfolding architecture is developed to cooperatively explore richer contextual prior information in multi-scale spaces. To further enhance the adaptability, series of hyperparametric generation networks are developed in our framework to dynamically produce the corresponding optimal hyperparameters according to the input content. Furthermore, due to the accelerated policy in FISTA, the newly embedded acceleration module makes the proposed FHDUN save more than 50% of the iterative loops against recent DUNs. Extensive CS experiments manifest that the proposed FHDUN outperforms existing state-of-the-art CS methods, while maintaining fewer iterations.
Abstract（参考訳）: 特定の最適化解法をディープニューラルネットワークに統合することにより、近年、画像圧縮センシング(CS)において、ディープ・アンフォールディング・ネットワーク(DUN)が注目されている。しかし、既存のDUNにはいくつかの問題がある。 1)各イテレーションで、単純な積み重ね畳み畳み込みネットワークが採用され、これらのモデルの表現性が制限される。 2)訓練が完了すると,既存のDUNのハイパーパラメータは入力内容に対して固定され,適応性が著しく低下する。本稿では,fhdunと呼ばれる新しい高速階層ダンクを画像圧縮センシングに応用し,複数スケール空間におけるよりリッチな事前情報を協調的に探索するために,高度に設計された階層的展開アーキテクチャを開発した。適応性をさらに高めるために、入力内容に応じて対応する最適ハイパーパラメータを動的に生成する一連のハイパーパラメトリック生成ネットワークを開発した。さらに、FISTAの高速化政策により、新たに組み込まれた加速モジュールにより、提案されたFHDUNは最近のDUNに対する反復ループの50%以上を節約できる。大規模なCS実験は、提案されたFHDUNが既存のCS手法より優れており、イテレーションは少ないことを示している。

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