Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Gradually Non-convex Image Priors Using Score Matching

論文の概要: Learning Gradually Non-convex Image Priors Using Score Matching

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10502v1
Date: Tue, 21 Feb 2023 08:02:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-22 15:56:33.486669
Title: Learning Gradually Non-convex Image Priors Using Score Matching
Title（参考訳）: スコアマッチングを用いた漸次非凸画像先行学習
Authors: Erich Kobler and Thomas Pock
Abstract要約: 本稿では, 既成の非都市問題において, 十分に大きなモデルを認知する統一的枠組みを提案する。これらの先行学習は、逆問題を解決するための既存のアルゴリズムに組み込むことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.10747769038211
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a unified framework of denoising score-based models in the context of graduated non-convex energy minimization. We show that for sufficiently large noise variance, the associated negative log density -- the energy -- becomes convex. Consequently, denoising score-based models essentially follow a graduated non-convexity heuristic. We apply this framework to learning generalized Fields of Experts image priors that approximate the joint density of noisy images and their associated variances. These priors can be easily incorporated into existing optimization algorithms for solving inverse problems and naturally implement a fast and robust graduated non-convexity mechanism.
Abstract（参考訳）: 本稿では,高次非凸エネルギー最小化の文脈におけるスコアベースモデルの一元化フレームワークを提案する。十分な大きなノイズ分散に対して、関連する負のログ密度(エネルギー)が凸となることを示す。結果として、スコアベースモデルは基本的に、卒業する非凸性ヒューリスティックに従うことになる。この枠組みを,雑音画像の結合密度とそれに伴うばらつきを近似する,エキスパート画像先行の一般化フィールドの学習に適用する。これらの事前処理は、逆問題を解く既存の最適化アルゴリズムに容易に組み入れることができ、高速で堅牢な非凸性機構を自然に実装できる。

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