論文の概要: A Tunable Despeckling Neural Network Stabilized via Diffusion Equation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15921v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 17:08:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:03.447130
• Title: A Tunable Despeckling Neural Network Stabilized via Diffusion Equation
• Title（参考訳）: 拡散方程式により安定化された可変非特異ニューラルネットワーク
• Authors: Yi Ran, Zhichang Guo, Jia Li, Yao Li, Martin Burger, Boying Wu,
• Abstract要約: ガンマノイズ除去は合成開口レーダ(SAR)イメージングの応用において重要な研究領域である。 本稿では,正規化ユニットと正規化ユニットを1つのネットワークにアンロールして,エンドツーエンドのトレーニングを行う,チューニング可能な正規化ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.996302571895045
• License:
• Abstract: Multiplicative Gamma noise remove is a critical research area in the application of synthetic aperture radar (SAR) imaging, where neural networks serve as a potent tool. However, real-world data often diverges from theoretical models, exhibiting various disturbances, which makes the neural network less effective. Adversarial attacks work by finding perturbations that significantly disrupt functionality of neural networks, as the inherent instability of neural networks makes them highly susceptible. A network designed to withstand such extreme cases can more effectively mitigate general disturbances in real SAR data. In this work, the dissipative nature of diffusion equations is employed to underpin a novel approach for countering adversarial attacks and improve the resistance of real noise disturbance. We propose a tunable, regularized neural network that unrolls a denoising unit and a regularization unit into a single network for end-to-end training. In the network, the denoising unit and the regularization unit are composed of the denoising network and the simplest linear diffusion equation respectively. The regularization unit enhances network stability, allowing post-training time step adjustments to effectively mitigate the adverse impacts of adversarial attacks. The stability and convergence of our model are theoretically proven, and in the experiments, we compare our model with several state-of-the-art denoising methods on simulated images, adversarial samples, and real SAR images, yielding superior results in both quantitative and visual evaluations.
• Abstract（参考訳）: 乗算ガンマノイズ除去は、ニューラルネットワークが強力なツールとなる合成開口レーダ(SAR)イメージングの応用において重要な研究領域である。 しかし、現実世界のデータはしばしば理論モデルから分岐し、様々な障害を示すため、ニューラルネットワークの有効性が低下する。 敵の攻撃は、ニューラルネットワークの固有の不安定さが、ニューラルネットワークの機能を著しく破壊する摂動を見つけることで機能する。 このような極端な場合に耐えるように設計されたネットワークは、実際のSARデータにおける一般的な乱れをより効果的に軽減することができる。 本研究では, 拡散方程式の散逸特性を用いて, 対向攻撃に対する新たなアプローチと, 実雑音障害の耐性向上を図っている。 本稿では,正規化ユニットと正規化ユニットを1つのネットワークにアンロールして,エンドツーエンドのトレーニングを行う,チューニング可能な正規化ニューラルネットワークを提案する。 本発明のネットワークでは、除音器と正則化器とをそれぞれ、除音網と、最も単純な線形拡散方程式とから構成する。 正規化部は、ネットワーク安定性を高め、トレーニング後のステップ調整により、敵攻撃の悪影響を効果的に軽減する。 モデルの安定性と収束性は理論的に証明され, 実験では, シミュレーション画像, 対向サンプル, 実SAR画像に対する最先端の復調法を比較し, 定量的および視覚的評価において優れた結果を得た。

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