論文の概要: A Simple Adaptive Unfolding Network for Hyperspectral Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10208v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 18:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 12:39:58.248238
• Title: A Simple Adaptive Unfolding Network for Hyperspectral Image Reconstruction
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像再構成のための簡易な適応展開ネットワーク
• Authors: Junyu Wang, Shijie Wang, Wenyu Liu, Zengqiang Zheng, Xinggang Wang
• Abstract要約: ネットワーク設計をシンプルにするために,シンプルで効率的でスケーラブルな展開ネットワークSAUNetを提案する。 SAUNetは、継続的改善を伴う非自明な13ステージにスケールすることができる。 我々はCAVEとKAIST HSI再構成ベンチマークに新しい記録を設定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.53825801739728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a simple, efficient, and scalable unfolding network, SAUNet, to simplify the network design with an adaptive alternate optimization framework for hyperspectral image (HSI) reconstruction. SAUNet customizes a Residual Adaptive ADMM Framework (R2ADMM) to connect each stage of the network via a group of learnable parameters to promote the usage of mask prior, which greatly stabilizes training and solves the accuracy degradation issue. Additionally, we introduce a simple convolutional modulation block (CMB), which leads to efficient training, easy scale-up, and less computation. Coupling these two designs, SAUNet can be scaled to non-trivial 13 stages with continuous improvement. Without bells and whistles, SAUNet improves both performance and speed compared with the previous state-of-the-art counterparts, which makes it feasible for practical high-resolution HSI reconstruction scenarios. We set new records on CAVE and KAIST HSI reconstruction benchmarks. Code and models are available at https://github.com/hustvl/SAUNet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイパースペクトル画像(HSI)再構成のための適応的代替最適化フレームワークを用いて,簡易で効率的でスケーラブルな展開ネットワークSAUNetを提案する。 SAUNetはResidual Adaptive ADMM Framework (R2ADMM)をカスタマイズし、学習可能なパラメータ群を通じてネットワークの各ステージを接続し、マスクの事前使用を促進する。 さらに,簡単な畳み込み変調ブロック(cmb)を導入し,効率的なトレーニング,スケールアップ,計算の容易化を実現している。 これら2つの設計を組み合わせることで、SAUNetは継続的改善を伴う非自明な13ステージにスケールすることができる。 ベルとホイッスルがなければ、SAUNetは従来の最先端のものと比べ性能とスピードの両方を改善し、実用的な高解像度のHSI再構築シナリオで実現可能である。 我々はCAVEとKAIST HSI再構成ベンチマークに新しい記録を設定した。 コードとモデルはhttps://github.com/hustvl/saunetで入手できる。

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