論文の概要: Rotation Equivariant Proximal Operator for Deep Unfolding Methods in Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15701v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 08:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:51.985677
• Title: Rotation Equivariant Proximal Operator for Deep Unfolding Methods in Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元における深部展開法における回転同変近似演算子
• Authors: Jiahong Fu, Qi Xie, Deyu Meng, Zongben Xu,
• Abstract要約: 本稿では, 回転対称性を組み込んだ高精度な回転同変近位ネットワークを提案する。 本研究は, 回転対称性の先行を深く展開する枠組みに効果的に組み込む, 高精度な回転同変近位ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.41329042683779
• License:
• Abstract: The deep unfolding approach has attracted significant attention in computer vision tasks, which well connects conventional image processing modeling manners with more recent deep learning techniques. Specifically, by establishing a direct correspondence between algorithm operators at each implementation step and network modules within each layer, one can rationally construct an almost ``white box'' network architecture with high interpretability. In this architecture, only the predefined component of the proximal operator, known as a proximal network, needs manual configuration, enabling the network to automatically extract intrinsic image priors in a data-driven manner. In current deep unfolding methods, such a proximal network is generally designed as a CNN architecture, whose necessity has been proven by a recent theory. That is, CNN structure substantially delivers the translational invariant image prior, which is the most universally possessed structural prior across various types of images. However, standard CNN-based proximal networks have essential limitations in capturing the rotation symmetry prior, another universal structural prior underlying general images. This leaves a large room for further performance improvement in deep unfolding approaches. To address this issue, this study makes efforts to suggest a high-accuracy rotation equivariant proximal network that effectively embeds rotation symmetry priors into the deep unfolding framework. Especially, we deduce, for the first time, the theoretical equivariant error for such a designed proximal network with arbitrary layers under arbitrary rotation degrees. This analysis should be the most refined theoretical conclusion for such error evaluation to date and is also indispensable for supporting the rationale behind such networks with intrinsic interpretability requirements.
• Abstract（参考訳）: ディープ・アンフォールディング・アプローチはコンピュータビジョンタスクにおいて大きな注目を集めており、従来の画像処理モデリング手法とより最近のディープラーニング技術とをうまく結びつけている。 具体的には、各実装ステップにおけるアルゴリズム演算子と各レイヤ内のネットワークモジュールとの直接対応を確立することで、高い解釈性を持つほぼ「ホワイトボックス」ネットワークアーキテクチャを合理的に構築することができる。 このアーキテクチャでは、近位演算子の事前定義されたコンポーネントのみを手動で構成する必要がある。 現在の深層展開法では、そのような近位ネットワークは一般的にCNNアーキテクチャとして設計されており、その必要性は最近の理論によって証明されている。 すなわち、CNN構造は、様々な種類の画像にまたがる最も普遍的に所有される構造である、翻訳不変画像を前もって実質的に提供します。 しかし、標準的なCNNベースの近位ネットワークは、回転対称性を前もって捉えるのに必須の制限がある。 これにより、深い展開アプローチにおけるさらなるパフォーマンス向上のための大きなスペースが残される。 この問題に対処するため,本研究では,回転対称性の先行を深く展開する枠組みに効果的に組み込む,高精度な回転同変近位ネットワークを提案する。 特に、任意の回転度以下の任意の層を持つそのような設計された近位ネットワークの理論的等変誤差を初めて推定する。 この分析は、そのような誤り評価の最も洗練された理論的な結論であり、本質的な解釈可能性要件を持つネットワークの背後にある理論的根拠を支持する上でも不可欠である。

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