Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Unsupervised Tensor Restoration via Low-rank Deconvolution

論文の概要: Fast Unsupervised Tensor Restoration via Low-rank Deconvolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10679v1
Date: Sat, 15 Jun 2024 16:04:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-18 23:14:08.732419
Title: Fast Unsupervised Tensor Restoration via Low-rank Deconvolution
Title（参考訳）: 低ランクデコンボリューションによる高速非教師なしテンソル修復
Authors: David Reixach, Josep Ramon Morros,
Abstract要約: 低ランクデコンボリューション(LRD)は、重要な効率性と柔軟性を持つ新しい多次元表現モデルとして現れている。我々は、この分析モデルがDeep Image Prior(DIP)やBlind-Spot Networks(BSN)といったディープラーニング(DL)フレームワークと競合できるかどうかを自問する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09208007322096533
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Low-rank Deconvolution (LRD) has appeared as a new multi-dimensional representation model that enjoys important efficiency and flexibility properties. In this work we ask ourselves if this analytical model can compete against Deep Learning (DL) frameworks like Deep Image Prior (DIP) or Blind-Spot Networks (BSN) and other classical methods in the task of signal restoration. More specifically, we propose to extend LRD with differential regularization. This approach allows us to easily incorporate Total Variation (TV) and integral priors to the formulation leading to considerable performance tested on signal restoration tasks such image denoising and video enhancement, and at the same time benefiting from its small computational cost.
Abstract（参考訳）: 低ランクデコンボリューション(LRD)は、重要な効率性と柔軟性を持つ新しい多次元表現モデルとして現れている。本研究では、この分析モデルが、Deep Image Prior (DIP) や Blind-Spot Networks (BSN) といった、信号復元のタスクにおいて、Deep Learning (DL) フレームワークと競合できるかどうかを自問する。具体的には、微分正則化によるRDDの拡張を提案する。提案手法は,画像のデノゲーションや映像の強調といった信号復元作業において,その計算コストの削減と,信号復元作業の大幅な性能向上に寄与する,全変分(TV)と積分を,定式化に先立って容易に組み込むことを可能にする。

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