論文の概要: pcaGAN: Improving Posterior-Sampling cGANs via Principal Component Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00605v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 14:09:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:48.119423
• Title: pcaGAN: Improving Posterior-Sampling cGANs via Principal Component Regularization
• Title（参考訳）: pcaGAN:主成分規則化による後部サンプリングcGANの改善
• Authors: Matthew C. Bendel, Rizwan Ahmad, Philip Schniter,
• Abstract要約: 画像逆問題では、観測された測定値と真の画像の事前知識の両方に適合する仮説が多数存在する。 本稿では, 高速かつ高精度な後サンプリング条件生成対向ネットワーク (cGAN) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.393603788068777
• License:
• Abstract: In ill-posed imaging inverse problems, there can exist many hypotheses that fit both the observed measurements and prior knowledge of the true image. Rather than returning just one hypothesis of that image, posterior samplers aim to explore the full solution space by generating many probable hypotheses, which can later be used to quantify uncertainty or construct recoveries that appropriately navigate the perception/distortion trade-off. In this work, we propose a fast and accurate posterior-sampling conditional generative adversarial network (cGAN) that, through a novel form of regularization, aims for correctness in the posterior mean as well as the trace and K principal components of the posterior covariance matrix. Numerical experiments demonstrate that our method outperforms contemporary cGANs and diffusion models in imaging inverse problems like denoising, large-scale inpainting, and accelerated MRI recovery. The code for our model can be found here: https://github.com/matt-bendel/pcaGAN.
• Abstract（参考訳）: 画像逆問題では、観測された測定値と真の画像の事前知識の両方に適合する仮説が多数存在する。 その画像の1つの仮説を返すのではなく、後続のサンプルは、多くの確率仮説を生成して完全な解空間を探索することを目的としており、これは後に不確実性を定量化したり、知覚/歪んだトレードオフを適切にナビゲートする回復を構築するために使われる。 本研究では, 後部共分散行列のトレースおよびK成分と同様に, 後部平均の正しさを目標とする, 高速かつ正確な後部サンプル条件生成対向ネットワーク(cGAN)を提案する。 数値実験により, 現代のcGANと拡散モデルより, ノイズ発生, 大規模塗布, MRI回復の高速化といった逆問題に優れることが示された。 私たちのモデルのコードは以下の通りです。

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