論文の概要: Deep Injective Prior for Inverse Scattering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03092v1
• Date: Sun, 8 Jan 2023 19:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 18:31:37.349444
• Title: Deep Injective Prior for Inverse Scattering
• Title（参考訳）: 逆散乱に対する深い噴射前処理
• Authors: AmirEhsan Khorashadizadeh, Sepehr Eskandari, Vahid Khorashadi-Zadeh, Ivan Dokmani\'c
• Abstract要約: 電磁的逆散乱では、散乱波から物体の誘電率を再構成することを目的としている。 ディープラーニングは、従来の反復的解決法に代わる有望な選択肢だ。 深部生成モデルに基づく逆散乱のための新しいデータ駆動フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.598311270757527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In electromagnetic inverse scattering, we aim to reconstruct object permittivity from scattered waves. Deep learning is a promising alternative to traditional iterative solvers, but it has been used mostly in a supervised framework to regress the permittivity patterns from scattered fields or back-projections. While such methods are fast at test-time and achieve good results for specific data distributions, they are sensitive to the distribution drift of the scattered fields, common in practice. If the distribution of the scattered fields changes due to changes in frequency, the number of transmitters and receivers, or any other real-world factor, an end-to-end neural network must be re-trained or fine-tuned on a new dataset. In this paper, we propose a new data-driven framework for inverse scattering based on deep generative models. We model the target permittivities by a low-dimensional manifold which acts as a regularizer and learned from data. Unlike supervised methods which require both scattered fields and target signals, we only need the target permittivities for training; it can then be used with any experimental setup. We show that the proposed framework significantly outperforms the traditional iterative methods especially for strong scatterers while having comparable reconstruction quality to state-of-the-art deep learning methods like U-Net.
• Abstract（参考訳）: 電磁的逆散乱では、散乱波から物体の誘電率を再構成する。 ディープラーニングは従来の反復解法に代わる有望な代替手段であるが、主に、散在するフィールドやバックプロジェクションから誘電率パターンを回帰するために、教師付きフレームワークとして使用されている。 このような方法はテスト時に高速であり、特定のデータ分布に対して良好な結果が得られるが、実際には散在するフィールドの分布流に敏感である。 散乱したフィールドの分布が周波数の変化、送信機と受信機の数、その他の現実世界の要素によって変化した場合、エンドツーエンドのニューラルネットワークは、新しいデータセットで再トレーニングまたは微調整されなければならない。 本稿では,深部生成モデルに基づく逆散乱のための新しいデータ駆動フレームワークを提案する。 対象の誘電率を正規化器として作用し,データから学習する低次元多様体によってモデル化する。 散乱フィールドとターゲット信号の両方を必要とする教師付きメソッドとは異なり、トレーニングにはターゲットの誘電率のみが必要であり、実験的な設定で使用できる。 提案手法は,U-Netのような最先端の深層学習手法に匹敵する再現性を持ちながら,特に強力な散乱器において従来の反復手法よりも優れていることを示す。

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