論文の概要: Deep Injective Prior for Inverse Scattering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03092v2
• Date: Fri, 21 Jul 2023 22:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 00:11:49.962880
• 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, Vahid Khorashadizadeh, Sepehr Eskandari, Guy A.E. Vandenbosch, Ivan Dokmani\'c
• Abstract要約: 電磁的逆散乱において、目的は散乱波を用いて物体の誘電率を再構成することである。 ディープラーニングはイテレーティブな問題解決の代替手段としての可能性を示してきた。 深部生成モデルに基づく逆散乱のためのデータ駆動型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）: 16.36016615416872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In electromagnetic inverse scattering, the goal is to reconstruct object permittivity using scattered waves. While deep learning has shown promise as an alternative to iterative solvers, it is primarily used in supervised frameworks which are sensitive to distribution drift of the scattered fields, common in practice. Moreover, these methods typically provide a single estimate of the permittivity pattern, which may be inadequate or misleading due to noise and the ill-posedness of the problem. In this paper, we propose a data-driven framework for inverse scattering based on deep generative models. Our approach learns a low-dimensional manifold as a regularizer for recovering target permittivities. Unlike supervised methods that necessitate both scattered fields and target permittivities, our method only requires the target permittivities for training; it can then be used with any experimental setup. We also introduce a Bayesian framework for approximating the posterior distribution of the target permittivity, enabling multiple estimates and uncertainty quantification. Extensive experiments with synthetic and experimental data demonstrate that our framework outperforms traditional iterative solvers, particularly for strong scatterers, while achieving comparable reconstruction quality to state-of-the-art supervised learning methods like the U-Net.
• Abstract（参考訳）: 電磁的逆散乱では、散乱波を用いて物体の誘電率を再構成することが目的である。 ディープラーニングは反復型解法に代わるものとして期待されているが、主に分散フィールドの分散ドリフトに敏感な教師付きフレームワークで使われている。 さらに、これらの手法は典型的には誘電率パターンの単一推定を提供するが、これはノイズや問題の不適切さによって不適切あるいは誤解を招く可能性がある。 本稿では,深部生成モデルに基づく逆散乱のためのデータ駆動フレームワークを提案する。 本手法は, 目標誘電率の回復のための正則化として低次元多様体を学習する。 分散フィールドと対象の誘電率の両方を必要とする教師付き手法とは異なり、本手法は目標の誘電率のみを必要とするため、実験的な設定で使用することができる。 また,ターゲット誘電率の後方分布を近似するベイズフレームワークを導入し,複数の推定と不確実性定量化を可能にした。 合成および実験データを用いた広範な実験により,本フレームワークが従来の反復型解法,特に強力な散乱器よりも優れ,かつu-netのような最先端の教師付き学習法に匹敵する再構成品質を実現していることが示された。

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