論文の概要: VBIM-Net: Variational Born Iterative Network for Inverse Scattering Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18731v2
- Date: Tue, 14 Jan 2025 07:14:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:25:00.082270
- Title: VBIM-Net: Variational Born Iterative Network for Inverse Scattering Problems
- Title（参考訳）: VBIM-Net:逆散乱問題に対する変分独立反復ネットワーク
- Authors: Ziqing Xing, Zhaoyang Zhang, Zirui Chen, Yusong Wang, Haoran Ma, Zhun Wei,
- Abstract要約: フルウェーブ逆散乱問題の解法として,新しい変分ボルン反復ネットワーク,すなわちV BIM-Netを提案する。
提案したV BIM-Netは変動ボルン反復法における全電界とコントラストの交互更新をエミュレートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.425567496713366
- License:
- Abstract: Recently, studies have shown the potential of integrating field-type iterative methods with deep learning (DL) techniques in solving inverse scattering problems (ISPs). In this article, we propose a novel Variational Born Iterative Network, namely, VBIM-Net, to solve the full-wave ISPs with significantly improved structural rationality and inversion quality. The proposed VBIM-Net emulates the alternating updates of the total electric field and the contrast in the variational Born iterative method (VBIM) by multiple layers of subnetworks. We embed the analytical calculation of the contrast variation into each subnetwork, converting the scattered field residual into an approximate contrast variation and then enhancing it by a U-Net, thus avoiding the requirement of matched measurement dimension and grid resolution as in existing approaches. The total field and contrast of each layer's output is supervised in the loss function of VBIM-Net, imposing soft physical constraints on the variables in the subnetworks, which benefits the model's performance.In addition, we design a training scheme with extra noise to enhance the model's stability. Extensive numerical results on synthetic and experimental data both verify the inversion quality, generalization ability, and robustness of the proposed VBIM-Net. This work may provide some new inspiration for the design of efficient field-type DL schemes.
- Abstract（参考訳）: 近年,逆散乱問題 (ISP) の解法として,フィールド型反復法と深層学習 (DL) 技術を統合する可能性が高まっている。
本稿では、構造的合理性と逆品質を大幅に改善したフルウェーブISPを解決するために、新しい変分ボルン反復ネットワーク、すなわちVBIM-Netを提案する。
提案するVBIM-Netは,複数のサブネットワーク層による変動ボルン反復法(VBIM)における全電界とコントラストの交互更新をエミュレートする。
本研究では,各サブネットワークにコントラスト変動の解析計算を組み込み,散乱体残差を近似コントラスト変動に変換し,U-Netで拡張することにより,既存のアプローチのように一致した測定次元とグリッド解像度の要求を回避する。
VBIM-Netの損失関数では,各層の出力の総体とコントラストが制御され,モデルの安定性を高めるため,モデルの性能向上に寄与するサブネットの変数にソフトな物理的制約が課される。
提案したVBIM-Netのインバージョン品質,一般化能力,ロバスト性を検証した。
この研究は、効率的なフィールド型DLスキームの設計に新たなインスピレーションを与えるかもしれない。
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