論文の概要: One-shot neural band selection for spectral recovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09236v1
- Date: Tue, 16 May 2023 07:34:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 15:54:52.043000
- Title: One-shot neural band selection for spectral recovery
- Title（参考訳）: スペクトル回復のためのワンショットニューラルバンド選択
- Authors: Hai-Miao Hu, Zhenbo Xu, Wenshuai Xu, You Song, YiTao Zhang, Liu Liu,
Zhilin Han, Ajin Meng
- Abstract要約: スペクトル回復のための新しいワンショットニューラルバンド選択(NBS)フレームワークを提案する。
我々のNBSは、帯域選択過程の連続的な緩和に基づいており、勾配勾配を用いた効率的な帯域探索を可能にする。
私たちのコードは公開されます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.565913045545066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Band selection has a great impact on the spectral recovery quality. To solve
this ill-posed inverse problem, most band selection methods adopt hand-crafted
priors or exploit clustering or sparse regularization constraints to find most
prominent bands. These methods are either very slow due to the computational
cost of repeatedly training with respect to different selection frequencies or
different band combinations. Many traditional methods rely on the scene prior
and thus are not applicable to other scenarios. In this paper, we present a
novel one-shot Neural Band Selection (NBS) framework for spectral recovery.
Unlike conventional searching approaches with a discrete search space and a
non-differentiable search strategy, our NBS is based on the continuous
relaxation of the band selection process, thus allowing efficient band search
using gradient descent. To enable the compatibility for se- lecting any number
of bands in one-shot, we further exploit the band-wise correlation matrices to
progressively suppress similar adjacent bands. Extensive evaluations on the
NTIRE 2022 Spectral Reconstruction Challenge demonstrate that our NBS achieves
consistent performance gains over competitive baselines when examined with four
different spectral recov- ery methods. Our code will be publicly available.
- Abstract（参考訳）: バンド選択はスペクトル回復品質に大きな影響を与える。
この不規則な逆問題を解決するために、ほとんどのバンド選択法は手作りの先行手法を採用するか、クラスタリングやスパース正規化の制約を利用する。
これらの手法は、異なる選択周波数または異なるバンドの組み合わせに関して繰り返し訓練する計算コストのために非常に遅い。
多くの伝統的な手法は前もってシーンに依存しているため、他のシナリオには適用できない。
本稿では,スペクトル回復のための新しい一発ニューラルバンド選択(nbs)フレームワークを提案する。
離散探索空間と非微分可能な探索戦略を持つ従来の探索手法とは異なり、nbsはバンド選択過程の連続緩和に基づいており、勾配降下を用いた効率的なバンド探索を可能にする。
1ショットで任意のバンドをセレクトするための互換性を実現するために、バンドワイド相関行列を利用して、類似のバンドを徐々に抑制する。
NTIRE 2022 Spectral Restruction Challengeの大規模な評価は、NBSが4つの異なるスペクトルレトフ・エリス法を用いて検討した場合、競争ベースラインよりも一貫した性能向上を達成することを示した。
私たちのコードは公開されます。
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