論文の概要: DOLPH: Diffusion Models for Phase Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00529v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 15:31:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 14:35:20.822951
• Title: DOLPH: Diffusion Models for Phase Retrieval
• Title（参考訳）: DOLPH:位相検索のための拡散モデル
• Authors: Shirin Shoushtari, Jailing Liu, Ulugbek S. Kamilov
• Abstract要約: 位相検索は、複雑な値の線形測定の規模から画像を復元する問題を指す。 問題は正しくないため、リカバリには未知の画像に関する事前の知識が必要である。 拡散ステップの前に画像を再構成する位相探索のための新しい深層モデルとして提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.509416095106495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phase retrieval refers to the problem of recovering an image from the magnitudes of its complex-valued linear measurements. Since the problem is ill-posed, the recovery requires prior knowledge on the unknown image. We present DOLPH as a new deep model-based architecture for phase retrieval that integrates an image prior specified using a diffusion model with a nonconvex data-fidelity term for phase retrieval. Diffusion models are a recent class of deep generative models that are relatively easy to train due to their implementation as image denoisers. DOLPH reconstructs high-quality solutions by alternating data-consistency updates with the sampling step of a diffusion model. Our numerical results show the robustness of DOLPH to noise and its ability to generate several candidate solutions given a set of measurements.
• Abstract（参考訳）: 位相検索は、複雑な値の線形測定の大きさから画像を復元する問題を指す。 問題は正しくないため、回復には未知の画像に関する事前の知識が必要である。 DOLPHは位相検索のための新しいディープモデルベースアーキテクチャであり、拡散モデルを用いて予め指定された画像と位相検索のための非凸データ忠実項を統合する。 拡散モデルは、画像デノイザとしての実装のために比較的容易に訓練できる最近の深層生成モデルのクラスである。 DOLPHは拡散モデルのサンプリングステップとデータ一貫性更新を交互に行い、高品質なソリューションを再構築する。 数値計算の結果,DOLPHの雑音に対する頑健さと,一連の測定値からいくつかの候補解を生成する能力を示す。

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