論文の概要: A relaxed proximal gradient descent algorithm for convergent plug-and-play with proximal denoiser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13731v2
• Date: Wed, 5 Apr 2023 12:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 15:28:17.398434
• Title: A relaxed proximal gradient descent algorithm for convergent plug-and-play with proximal denoiser
• Title（参考訳）: 近位分解器を用いた収束プラグアンドプレイのための緩和された近位勾配降下アルゴリズム
• Authors: Samuel Hurault, Antonin Chambolle, Arthur Leclaire and Nicolas Papadakis
• Abstract要約: 本稿では,新しいコンバーゼントなPlug-and-fidelity Descent (Play)アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、より広い範囲の通常の凸化パラメータに収束し、画像のより正確な復元を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2484576862659065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a new convergent Plug-and-Play (PnP) algorithm. PnP methods are efficient iterative algorithms for solving image inverse problems formulated as the minimization of the sum of a data-fidelity term and a regularization term. PnP methods perform regularization by plugging a pre-trained denoiser in a proximal algorithm, such as Proximal Gradient Descent (PGD). To ensure convergence of PnP schemes, many works study specific parametrizations of deep denoisers. However, existing results require either unverifiable or suboptimal hypotheses on the denoiser, or assume restrictive conditions on the parameters of the inverse problem. Observing that these limitations can be due to the proximal algorithm in use, we study a relaxed version of the PGD algorithm for minimizing the sum of a convex function and a weakly convex one. When plugged with a relaxed proximal denoiser, we show that the proposed PnP-$\alpha$PGD algorithm converges for a wider range of regularization parameters, thus allowing more accurate image restoration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいコンバーゼント・プラグ・アンド・プレイ(PnP)アルゴリズムを提案する。 PnP法は、データ忠実度項と正規化項の和の最小化として定式化された画像逆問題を解決するための効率的な反復アルゴリズムである。 PnP法は、PGD(Pximal Gradient Descent)のような近位アルゴリズムで事前訓練されたデノイザを接続することで正規化を行う。 PnPスキームの収束を保証するため、多くの研究がディープデノイザーの特定のパラメトリゼーションを研究する。 しかし、既存の結果は、デノイザー上の検証不可能な仮説または最適下仮説、あるいは逆問題のパラメータに制限条件を仮定する必要がある。 これらの制限は、使用中の近位アルゴリズムによるものであることを察知し、凸関数と弱凸関数の和を最小化するためのpgdアルゴリズムの緩和版について検討する。 PnP-$\alpha$PGDアルゴリズムは、緩和された近位分解器を接続すると、より広範囲の正規化パラメータに収束し、より正確な画像復元を可能にする。

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