論文の概要: Self-Supervised Single-Image Deconvolution with Siamese Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09426v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 09:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 13:48:04.218950
• Title: Self-Supervised Single-Image Deconvolution with Siamese Neural Networks
• Title（参考訳）: シームズニューラルネットワークを用いた自己教師付き単一画像デコンボリューション
• Authors: Mikhail Papkov, Kaupo Palo, Leopold Parts
• Abstract要約: 画像再構成における逆問題は、未知のノイズ特性によって根本的に複雑である。 ディープラーニングの手法は、ノイズのフレキシブルなパラメトリゼーションを可能にし、データから直接その特性を学習する。 我々は3次元デコンボリューションタスクにおけるトレーニング速度アップを提供する高速フーリエ変換畳み込み問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.138671548064356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inverse problems in image reconstruction are fundamentally complicated by unknown noise properties. Classical iterative deconvolution approaches amplify noise and require careful parameter selection for an optimal trade-off between sharpness and grain. Deep learning methods allow for flexible parametrization of the noise and learning its properties directly from the data. Recently, self-supervised blind-spot neural networks were successfully adopted for image deconvolution by including a known point-spread function in the end-to-end training. However, their practical application has been limited to 2D images in the biomedical domain because it implies large kernels that are poorly optimized. We tackle this problem with Fast Fourier Transform convolutions that provide training speed-up in 3D microscopy deconvolution tasks. Further, we propose to adopt a Siamese invariance loss for deconvolution and empirically identify its optimal position in the neural network between blind-spot and full image branches. The experimental results show that our improved framework outperforms the previous state-of-the-art deconvolution methods with a known point spread function.
• Abstract（参考訳）: 画像再構成における逆問題は、未知のノイズ特性によって根本的に複雑である。 古典的な反復的デコンボリューションはノイズを増幅し、シャープネスと穀物の最適なトレードオフのために注意深いパラメータ選択を必要とする。 ディープラーニングの手法は、ノイズの柔軟なパラメトリゼーションを可能にし、データから直接その特性を学習する。 近年、画像のデコンボリューションには、エンドツーエンドのトレーニングに既知のポイントスプレッド機能を含め、自己監視型盲点ニューラルネットワークがうまく採用されている。 しかし、その実用的応用は生物医学領域の2d画像に限られている。 我々は3次元顕微鏡デコンボリューションタスクにおけるトレーニング速度アップを提供する高速フーリエ変換畳み込み問題に対処する。 さらに,デコンボリューションにシアム不分散損失を適用し,ブラインドスポット枝とフル画像枝間のニューラルネットワークにおけるその最適位置を実験的に同定する。 実験の結果,改良されたフレームワークは,既知の点展開関数を持つ従来の最先端のデコンボリューション手法よりも優れていた。

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