論文の概要: SDIP: Self-Reinforcement Deep Image Prior Framework for Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12142v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 16:50:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 12:31:46.722637
• Title: SDIP: Self-Reinforcement Deep Image Prior Framework for Image Processing
• Title（参考訳）: SDIP: 画像処理のための自己強化深部画像事前フレームワーク
• Authors: Ziyu Shu, Zhixin Pan,
• Abstract要約: 最近の研究で提案されたディープ画像先行(DIP)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の本質的な特性を明らかにし、かなりの低レベル画像統計値を取得する。 本稿では,元のDIPの改良版として自己強化深部画像先行画像(P)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep image prior (DIP) proposed in recent research has revealed the inherent trait of convolutional neural networks (CNN) for capturing substantial low-level image statistics priors. This framework efficiently addresses the inverse problems in image processing and has induced extensive applications in various domains. However, as the whole algorithm is initialized randomly, the DIP algorithm often lacks stability. Thus, this method still has space for further improvement. In this paper, we propose the self-reinforcement deep image prior (SDIP) as an improved version of the original DIP. We observed that the changes in the DIP networks' input and output are highly correlated during each iteration. SDIP efficiently utilizes this trait in a reinforcement learning manner, where the current iteration's output is utilized by a steering algorithm to update the network input for the next iteration, guiding the algorithm toward improved results. Experimental results across multiple applications demonstrate that our proposed SDIP framework offers improvement compared to the original DIP method and other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究で提案されたディープ画像先行(DIP)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の本質的な特性を明らかにし、かなりの低レベル画像統計値を取得する。 このフレームワークは、画像処理における逆問題に効果的に対処し、様々な領域で広範囲の応用を誘導している。 しかし、アルゴリズム全体がランダムに初期化されているため、DIPアルゴリズムは安定性に欠けることが多い。 したがって、この方法にはさらなる改善の余地がある。 本稿では,元のDIPの改良版として自己強化深度画像(SDIP)を提案する。 DIPネットワークのインプットとアウトプットの変化は,イテレーション毎に大きく相関していることがわかった。 SDIPは、この特性を強化学習方式で効率的に利用し、現在のイテレーションの出力をステアリングアルゴリズムで利用して、次のイテレーションのネットワーク入力を更新し、改善された結果に向けてアルゴリズムを誘導する。 複数のアプリケーションにまたがる実験結果から,提案するSDIPフレームワークは,従来のDIP手法や最先端手法と比較して改善されている。

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