論文の概要: A Direct Sampling-Based Deep Learning Approach for Inverse Medium Scattering Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00250v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 12:29:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 16:23:29.869226
• Title: A Direct Sampling-Based Deep Learning Approach for Inverse Medium Scattering Problems
• Title（参考訳）: 逆中散乱問題に対する直接サンプリングに基づく深層学習手法
• Authors: Jianfeng Ning, Fuqun Han and Jun Zou
• Abstract要約: 非均一な散乱体を再構成するための新しい直接サンプリングベースディープラーニング手法(DSM-DL)を提案する。 提案するDSM-DLは,計算効率が高く,ノイズに耐性があり,実装が容易で,自然に複数の計測データを組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.776050336003086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we focus on the inverse medium scattering problem (IMSP), which aims to recover unknown scatterers based on measured scattered data. Motivated by the efficient direct sampling method (DSM) introduced in [23], we propose a novel direct sampling-based deep learning approach (DSM-DL)for reconstructing inhomogeneous scatterers. In particular, we use the U-Net neural network to learn the relation between the index functions and the true contrasts. Our proposed DSM-DL is computationally efficient, robust to noise, easy to implement, and able to naturally incorporate multiple measured data to achieve high-quality reconstructions. Some representative tests are carried out with varying numbers of incident waves and different noise levels to evaluate the performance of the proposed method. The results demonstrate the promising benefits of combining deep learning techniques with the DSM for IMSP.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,計測された散乱データに基づいて未知の散乱器を回収することを目的とした逆媒質散乱問題(imsp)に着目する。 23]で導入された効率的な直接サンプリング法(dsm)に動機づけられ,不均質な散乱器を再構成する新しい直接サンプリング型深層学習法(dsm-dl)を提案する。 特に、u-netニューラルネットワークを用いて、インデックス関数と真のコントラストの関係を学習する。 提案するdsm-dlは, 計算効率が高く, 雑音に頑健であり, 実装が容易であり, 高品質な再構築を実現するために複数の計測データを自然に組み込むことができる。 提案手法の性能を評価するため, 各種入射波数, 騒音レベルの異なる代表実験を行った。 その結果,深層学習技術とDSM for IMSPの併用による有望なメリットが示された。

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