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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15921v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 16:50:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:21.892551
• 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: ニューラルネットワークの実際のデータへの適応性を判断するための基準として、Adrialversa攻撃を用いることができる。 本稿では,ニューラルネットワークブロックと拡散正則性ブロックを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フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.996302571895045
• License:
• Abstract: The removal of multiplicative Gamma noise 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 can be used as a criterion for judging the adaptability of neural networks to real data, since adversarial attacks can find the most extreme perturbations that make neural networks ineffective. In this work, the diffusion equation is designed as a regularization block to provide sufficient regularity to the whole neural network, due to its spontaneous dissipative nature. We propose a tunable, regularized neural network framework that unrolls a shallow denoising neural network block and a diffusion regularity block into a single network for end-to-end training. The linear heat equation, known for its inherent smoothness and low-pass filtering properties, is adopted as the diffusion regularization block. In our model, a single time step hyperparameter governs the smoothness of the outputs and can be adjusted dynamically, significantly enhancing flexibility. The stability and convergence of our model are theoretically proven. Experimental results demonstrate that the proposed model effectively eliminates high-frequency oscillations induced by adversarial attacks. Finally, the proposed model is benchmarked against several state-of-the-art denoising methods on simulated images, adversarial samples, and real SAR images, achieving superior performance in both quantitative and visual evaluations.
• Abstract（参考訳）: 乗法ガンマノイズの除去は、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)イメージングの適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。 敵攻撃は、ニューラルネットワークを非効率にする最も極端な摂動を見つけることができるため、ニューラルネットワークの実際のデータへの適応性を判断するための基準として用いられる。 本研究では、拡散方程式を正則化ブロックとして設計し、その自然発散性のため、ニューラルネットワーク全体に十分な正則性を与える。 本稿では,ニューラルネットワークブロックと拡散正則性ブロックを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フレームワークを提案する。 拡散正則化ブロックとして線形熱方程式が採用されている。 我々のモデルでは、単一時間ステップのハイパーパラメータが出力の滑らかさを制御し、動的に調整でき、柔軟性が著しく向上する。 我々のモデルの安定性と収束性は理論的に証明されている。 実験により,提案手法は敵攻撃による高周波発振を効果的に除去することを示した。 最後に, 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手法のベンチマークを行い, 定量的および視覚的評価において優れた性能を示した。

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