論文の概要: Sampling-Priors-Augmented Deep Unfolding Network for Robust Video Compressive Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07291v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 12:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-17 14:13:32.318240
• Title: Sampling-Priors-Augmented Deep Unfolding Network for Robust Video Compressive Sensing
• Title（参考訳）: ロバストなビデオ圧縮センシングのためのサンプリング優先型ディープアンフォールディングネットワーク
• Authors: Yuhao Huang, Gangrong Qu and Youran Ge
• Abstract要約: 本稿では,SPA-DUN(Samping-Priors-Augmented Deep Unfolding Network)を提案する。 最適化にインスパイアされたディープ展開フレームワークでは、軽量で効率的なU-netを使用してモデルを縮小する。 シミュレーションと実データセットの両方の実験により、SPA-DUNは1つのモデルで様々なサンプリング設定に適用可能であるだけでなく、驚くべき効率でSOTAの性能も達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7372440481022124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video Compressed Sensing (VCS) aims to reconstruct multiple frames from one single captured measurement, thus achieving high-speed scene recording with a low-frame-rate sensor. Although there have been impressive advances in VCS recently, those state-of-the-art (SOTA) methods also significantly increase model complexity and suffer from poor generality and robustness, which means that those networks need to be retrained to accommodate the new system. Such limitations hinder the real-time imaging and practical deployment of models. In this work, we propose a Sampling-Priors-Augmented Deep Unfolding Network (SPA-DUN) for efficient and robust VCS reconstruction. Under the optimization-inspired deep unfolding framework, a lightweight and efficient U-net is exploited to downsize the model while improving overall performance. Moreover, the prior knowledge from the sampling model is utilized to dynamically modulate the network features to enable single SPA-DUN to handle arbitrary sampling settings, augmenting interpretability and generality. Extensive experiments on both simulation and real datasets demonstrate that SPA-DUN is not only applicable for various sampling settings with one single model but also achieves SOTA performance with incredible efficiency.
• Abstract（参考訳）: Video Compressed Sensing (VCS) は、1つのキャプチャー計測から複数のフレームを再構築することを目的としており、低フレームレートのセンサーで高速なシーン記録を実現する。 最近のVCSには目覚ましい進歩があったが、最新のSOTA(State-of-the-art)手法はモデルの複雑さを著しく増加させ、汎用性や堅牢性に欠ける。 このような制限は、リアルタイムイメージングとモデルの実用的な展開を妨げる。 本稿では,SPA-DUN(Samping-Priors-Augmented Deep Unfolding Network)を提案する。 最適化にインスパイアされたディープ展開フレームワークでは、軽量で効率的なU-netを使用してモデルのサイズを縮小し、全体的なパフォーマンスを改善している。 さらに,サンプリングモデルからの事前知識を利用してネットワーク特性を動的に変調し,任意のサンプリング設定を処理し,解釈可能性と汎用性を高める。 SPA-DUNは1つのモデルで様々なサンプリング設定に適用可能であるだけでなく、SOTAの性能を信じられないほど効率的に達成できることを示す。

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