論文の概要: Single-Shot Plug-and-Play Methods for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13682v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 20:31:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:23:12.438600
• Title: Single-Shot Plug-and-Play Methods for Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題に対するシングルショットプラグアンドプレイ法
• Authors: Yanqi Cheng, Lipei Zhang, Zhenda Shen, Shujun Wang, Lequan Yu, Raymond H. Chan, Carola-Bibiane Sch\"onlieb, Angelica I Aviles-Rivero
• Abstract要約: 近年,逆問題におけるプラグイン・アンド・プレイの先行が注目されている。 既存のモデルは、主に大規模なデータセットを使用した事前訓練されたデノイザに依存している。 本研究では,最小限のデータを用いて逆問題に焦点を移す単一ショット摂動法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.260678080538888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The utilisation of Plug-and-Play (PnP) priors in inverse problems has become increasingly prominent in recent years. This preference is based on the mathematical equivalence between the general proximal operator and the regularised denoiser, facilitating the adaptation of various off-the-shelf denoiser priors to a wide range of inverse problems. However, existing PnP models predominantly rely on pre-trained denoisers using large datasets. In this work, we introduce Single-Shot PnP methods (SS-PnP), shifting the focus to solving inverse problems with minimal data. First, we integrate Single-Shot proximal denoisers into iterative methods, enabling training with single instances. Second, we propose implicit neural priors based on a novel function that preserves relevant frequencies to capture fine details while avoiding the issue of vanishing gradients. We demonstrate, through extensive numerical and visual experiments, that our method leads to better approximations.
• Abstract（参考訳）: 近年, 逆問題におけるPlug-and-Play (PnP) の活用が注目されている。 この選好は、一般近位作用素と正規化デノイザの数学的等価性に基づいており、様々なオフザシェルフデノイザの幅広い逆問題への適応を容易にする。 しかし、既存のPnPモデルは、主に大規模なデータセットを使用した事前訓練されたデノイザに依存している。 本研究では,最小データを用いた逆問題に焦点を移すシングルショットPnP法(SS-PnP)を提案する。 まず、Single-Shot Proximal Denoiserを反復的なメソッドに統合し、単一インスタンスでのトレーニングを可能にします。 第二に, 関連する周波数を保存し, 細部を捉えながら, 消失する勾配問題を回避する新しい関数に基づいて, 暗黙的ニューラルプリアーを提案する。 数値的および視覚的な実験により,本手法により近似精度が向上することを示す。

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