論文の概要: A Regularized Conditional GAN for Posterior Sampling in Image Recovery
Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13389v4
- Date: Mon, 22 May 2023 19:30:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 01:11:21.549574
- Title: A Regularized Conditional GAN for Posterior Sampling in Image Recovery
Problems
- Title（参考訳）: 画像復元問題における後方サンプリングのための正規化条件付きGAN
- Authors: Matthew Bendel, Rizwan Ahmad, and Philip Schniter
- Abstract要約: 画像復元問題では、画像が歪んだり、不完全であったり、あるいはノイズの破損した測定から再構成しようとする。
信号/測定ペアのトレーニングセットを前提として,後方サンプルを迅速かつ正確に生成する手法を設計する。
本手法は, マルチコイルMRIと大規模インペインティングアプリケーションの両方において, 最先端の後方試料を作製する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.31503281925152
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In image recovery problems, one seeks to reconstruct an image from distorted,
incomplete, and/or noise-corrupted measurements. Such problems arise in
magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography, deblurring,
super-resolution, inpainting, phase retrieval, image-to-image translation, and
other applications. Given a training set of signal/measurement pairs, we design
a method to generate posterior samples rapidly and accurately. In particular,
we propose a regularized conditional Wasserstein GAN that generates dozens of
high-quality posterior samples per second. Our regularization comprises an
$\ell_1$ penalty and an adaptively weighted standard-deviation reward. Using
quantitative evaluation metrics like conditional Fr\'{e}chet inception
distance, we demonstrate that our method produces state-of-the-art posterior
samples in both multicoil MRI and large-scale inpainting applications.
- Abstract（参考訳）: 画像復元問題では、画像が歪んだり、不完全であったり、あるいはノイズの破損した測定から再構成しようとする。
このような問題は磁気共鳴イメージング(MRI)、コンピュータ断層撮影、デブリアリング、超解像、塗装、位相検索、画像から画像への変換、その他の応用で発生する。
信号/測定ペアの訓練セットが与えられた場合, 後方試料を迅速かつ正確に生成する手法を考案する。
特に,1秒間に多数の高品質な後続サンプルを生成する正規化条件ワッサースタインGANを提案する。
我々の正規化は$\ell_1$のペナルティと適応的に重み付けされた標準緩和報酬を含んでいる。
条件付きFr\'{e}chet開始距離などの定量的評価指標を用いて, マルチコイルMRIと大規模塗布法の両方において, 最先端の後方試料を生成することを示した。
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