論文の概要: Sketched Equivariant Imaging Regularization and Deep Internal Learning for Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05771v3
• Date: Wed, 12 Feb 2025 17:43:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:46:26.485829
• Title: Sketched Equivariant Imaging Regularization and Deep Internal Learning for Inverse Problems
• Title（参考訳）: 逆問題に対するSketched Equivariant Imaging RegularizationとDeep Internal Learning
• Authors: Guixian Xu, Jinglai Li, Junqi Tang,
• Abstract要約: 等変イメージング(EI)正則化は、ディープイメージングネットワークの教師なしトレーニングにおけるデファクト技術となっている。 本稿では,ランダムなスケッチ手法を応用したスケッチ付きEI正規化手法を提案する。 次に、スケッチしたEI正規化を拡張して、高速化された深層学習フレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.287621751502392
• License:
• Abstract: Equivariant Imaging (EI) regularization has become the de-facto technique for unsupervised training of deep imaging networks, without any need of ground-truth data. Observing that the EI-based unsupervised training paradigm currently has significant computational redundancy leading to inefficiency in high-dimensional applications, we propose a sketched EI regularization which leverages the randomized sketching techniques for acceleration. We then extend our sketched EI regularization to develop an accelerated deep internal learning framework, Sketched Equivariant Deep Image Prior (Sk-EI-DIP), which can be efficiently applied for single-image and task-adapted reconstruction. Additionally, for network adaptation tasks, we propose a parameter-efficient approach for accelerating both EI-DIP and Sk-EI-DIP via optimizing only the normalization layers. Our numerical study on X-ray CT and multi-coil MRI image reconstruction tasks demonstrate that our approach can achieve significant computational acceleration over standard EI-based counterpart in single-input setting and network adaptation at test time.
• Abstract（参考訳）: 等変イメージング(EI)正則化は、地上データを必要としないディープイメージングネットワークの教師なしトレーニングのデファクト技術となっている。 EIをベースとした教師なしトレーニングのパラダイムが、高次元アプリケーションにおいて非効率な計算冗長性を持つのを観察し、ランダム化されたスケッチ技術を利用したスケッチ付きEI正規化を提案する。 次に、スケッチしたEI正規化を拡張し、高速な深層学習フレームワークであるSketched Equivariant Deep Image Prior (Sk-EI-DIP)を開発した。 さらに,ネットワーク適応タスクにおいて,正規化層のみを最適化することで,EI-DIPとSk-EI-DIPの両方を高速化するパラメータ効率の手法を提案する。 X線CTおよびマルチコイルMRI画像再構成タスクの数値的研究により,テスト時のシングルインプット設定とネットワーク適応において,標準的なEIベースに比べて計算速度が大幅に向上できることが示されている。

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