論文の概要: Mixture-Net: Low-Rank Deep Image Prior Inspired by Mixture Models for Spectral Image Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02973v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 21:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 18:24:22.770272
• Title: Mixture-Net: Low-Rank Deep Image Prior Inspired by Mixture Models for Spectral Image Recovery
• Title（参考訳）: Mixture-Net: スペクトル画像復元のための混合モデルに先立つ低域深部画像
• Authors: Tatiana Gelvez-Barrera, Jorge Bacca, Henry Arguello
• Abstract要約: 本稿では,スペクトル画像復元問題に対する非データ駆動型ディープニューラルネットワークを提案する。 提案手法はMixture-Netと呼ばれ,ネットワークを通じて事前情報を暗黙的に学習する。 実験により、MixtureNetは、アーキテクチャの解釈可能性を利用して、回復品質における最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.0246327137227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper proposes a non-data-driven deep neural network for spectral image recovery problems such as denoising, single hyperspectral image super-resolution, and compressive spectral imaging reconstruction. Unlike previous methods, the proposed approach, dubbed Mixture-Net, implicitly learns the prior information through the network. Mixture-Net consists of a deep generative model whose layers are inspired by the linear and non-linear low-rank mixture models, where the recovered image is composed of a weighted sum between the linear and non-linear decomposition. Mixture-Net also provides a low-rank decomposition interpreted as the spectral image abundances and endmembers, helpful in achieving remote sensing tasks without running additional routines. The experiments show the MixtureNet effectiveness outperforming state-of-the-art methods in recovery quality with the advantage of architecture interpretability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非データ駆動型ディープニューラルネットワークによるノイズ除去,単一ハイパースペクトル像超解像,圧縮スペクトル画像再構成などのスペクトル画像復元問題を提案する。 従来の手法とは異なり、Mixture-Netと呼ばれる提案手法はネットワークを通じて事前情報を暗黙的に学習する。 Mixture-Netは、線形および非線形の低ランク混合モデルにインスパイアされた層からなる深層生成モデルで構成され、回収された画像は、線形と非線形の分解の間の重み付き和で構成されている。 Mixture-Netはまた、スペクトル画像量とエンドメンバーとして解釈された低ランクの分解を提供し、追加ルーチンを実行せずにリモートセンシングタスクを達成するのに役立つ。 実験では,アーキテクチャ解釈の利点を生かして,リカバリ品質において最先端手法を上回るミキサーネットの有効性を示す。

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