論文の概要: Inverse problem regularization with hierarchical variational autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11217v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 13:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 19:04:42.212265
• Title: Inverse problem regularization with hierarchical variational autoencoders
• Title（参考訳）: 階層型変分オートエンコーダによる逆問題正則化
• Authors: Jean Prost and Antoine Houdard and Andr\'es Almansa and Nicolas Papadakis
• Abstract要約: HVAE (hierarchical variational autoencoder) は不規則な逆問題に対して正規化するために提案される。 HVAEはどんな大きさの自然画像でも画像復元の問題を解決することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.257821009472099
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose to regularize ill-posed inverse problems using a deep hierarchical variational autoencoder (HVAE) as an image prior. The proposed method synthesizes the advantages of i) denoiser-based Plug \& Play approaches and ii) generative model based approaches to inverse problems. First, we exploit VAE properties to design an efficient algorithm that benefits from convergence guarantees of Plug-and-Play (PnP) methods. Second, our approach is not restricted to specialized datasets and the proposed PnP-HVAE model is able to solve image restoration problems on natural images of any size. Our experiments show that the proposed PnP-HVAE method is competitive with both SOTA denoiser-based PnP approaches, and other SOTA restoration methods based on generative models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,HVAE(Deep Hierarchical Variational Autoencoder)を画像として,不規則な逆問題に対する正規化を提案する。 提案手法は,その利点を合成する i)denoiser ベースの plug \&play アプローチ及び 二 逆問題に対する生成モデルに基づくアプローチ まず,プラグ・アンド・プレイ法(pnp)の収束保証の利点を享受する効率的なアルゴリズムの設計にvae特性を利用する。 第2に,提案するPnP-HVAEモデルでは,任意のサイズの自然画像に対する画像復元問題を解くことができる。 提案手法は, PnP-HVAE法とSOTAデノイザを用いたPnP法と, 生成モデルに基づく他のSOTA復元法との競合性を示す。

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