論文の概要: DDGM: Solving inverse problems by Diffusive Denoising of Gradient-based
Minimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04946v1
- Date: Tue, 11 Jul 2023 00:21:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-12 16:41:06.056812
- Title: DDGM: Solving inverse problems by Diffusive Denoising of Gradient-based
Minimization
- Title（参考訳）: DDGM:勾配に基づく最小化の難解化による逆問題の解法
- Authors: Kyle Luther, H. Sebastian Seung
- Abstract要約: 最近のトレンドは、畳み込みネットを訓練して画像をデノマイズし、このネットを逆問題解決の先駆けとして利用することである。
本稿では,従来の勾配に基づく復調誤差最小化と復調を併用した簡易な手法を提案する。
最大50段のデノナイジングステップで高い精度を達成できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.209801809583906
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inverse problems generally require a regularizer or prior for a good
solution. A recent trend is to train a convolutional net to denoise images, and
use this net as a prior when solving the inverse problem. Several proposals
depend on a singular value decomposition of the forward operator, and several
others backpropagate through the denoising net at runtime. Here we propose a
simpler approach that combines the traditional gradient-based minimization of
reconstruction error with denoising. Noise is also added at each step, so the
iterative dynamics resembles a Langevin or diffusion process. Both the level of
added noise and the size of the denoising step decay exponentially with time.
We apply our method to the problem of tomographic reconstruction from electron
micrographs acquired at multiple tilt angles. With empirical studies using
simulated tilt views, we find parameter settings for our method that produce
good results. We show that high accuracy can be achieved with as few as 50
denoising steps. We also compare with DDRM and DPS, more complex diffusion
methods of the kinds mentioned above. These methods are less accurate (as
measured by MSE and SSIM) for our tomography problem, even after the generation
hyperparameters are optimized. Finally we extend our method to reconstruction
of arbitrary-sized images and show results on 128 $\times$ 1568 pixel images
- Abstract（参考訳）: 逆問題は通常、良い解に対して正則化子または事前を必要とする。
最近のトレンドは、畳み込みネットを訓練して画像をデノベーションし、逆問題を解く際にこのネットを前もって使用することである。
いくつかの提案はフォワード演算子の特異値分解に依存し、他のいくつかは実行時にデノナイジングネットを通してバックプロパゲートする。
本稿では,従来の勾配に基づく再構成誤差の最小化と雑音化を組み合わせた簡易化手法を提案する。
ノイズも各ステップで追加されるので、反復力学はランゲヴィンや拡散過程に似ている。
付加雑音のレベルとデノナイジングステップのサイズは時間とともに指数関数的に減衰する。
本手法は,複数の傾角で取得した電子マイクログラフからの断層像再構成問題に適用する。
チルトビューシミュレーションを用いた実験により,良好な結果が得られるパラメータ設定が得られた。
最大50段のデノナイジングステップで高い精度を達成できることが示される。
また,上記の種類のより複雑な拡散法であるddrmとdpsとの比較を行った。
これらの手法は, 生成ハイパーパラメーターを最適化した後でも, トモグラフィー問題に対して精度が低い(MSEとSSIMで測定した)。
最後に,この手法を任意のサイズの画像の再構成に拡張し,128$\times$ 1568 ピクセル画像に結果を表示する。
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