論文の概要: FiRe: Fixed-points of Restoration Priors for Solving Inverse Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18970v1
- Date: Thu, 28 Nov 2024 07:40:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:19:11.131351
- Title: FiRe: Fixed-points of Restoration Priors for Solving Inverse Problems
- Title（参考訳）: FiRe:逆問題の解決に先立つ修復の要点
- Authors: Matthieu Terris, Ulugbek S. Kamilov, Thomas Moreau,
- Abstract要約: ニューラルネットワークの認知に基づく暗黙の先行は、Plug-and-Playアルゴリズムのような広く使われているフレームワークの中心となっている。
本稿では,前兆の概念を拡大するための新しい枠組みとして,前兆の固定点(FiRe)を導入する。
一般的な復元モデルを 従来の妄想モデルを超えたものにしました
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.441644020200549
- License:
- Abstract: Selecting an appropriate prior to compensate for information loss due to the measurement operator is a fundamental challenge in imaging inverse problems. Implicit priors based on denoising neural networks have become central to widely-used frameworks such as Plug-and-Play (PnP) algorithms. In this work, we introduce Fixed-points of Restoration (FiRe) priors as a new framework for expanding the notion of priors in PnP to general restoration models beyond traditional denoising models. The key insight behind FiRe is that natural images emerge as fixed points of the composition of a degradation operator with the corresponding restoration model. This enables us to derive an explicit formula for our implicit prior by quantifying invariance of images under this composite operation. Adopting this fixed-point perspective, we show how various restoration networks can effectively serve as priors for solving inverse problems. The FiRe framework further enables ensemble-like combinations of multiple restoration models as well as acquisition-informed restoration networks, all within a unified optimization approach. Experimental results validate the effectiveness of FiRe across various inverse problems, establishing a new paradigm for incorporating pretrained restoration models into PnP-like algorithms.
- Abstract（参考訳）: 測定演算子による情報損失を補償する適切な事前の選択は、逆問題の画像化における根本的な課題である。
ニューラルネットワークの認知に基づく暗黙の先行は、Plug-and-Play(PnP)アルゴリズムのような広く使われているフレームワークの中心となっている。
本研究では,従来の復調モデルを超えて,PnPの先行概念を一般的な復元モデルに拡張するための新しい枠組みとして,FiRe(Fixed-points of Restoration)を紹介する。
FiReの背後にある重要な洞察は、自然画像が分解演算子と対応する復元モデルとの合成の固定点として現れることである。
これにより、この合成演算の下で画像の不変性を定量化することにより、暗黙の事前の明示的な公式を導出することができる。
この固定点視点を応用して、様々な復元ネットワークが、逆問題解決の先駆けとして効果的に機能することを示す。
FiReフレームワークはさらに、複数の復元モデルのアンサンブルのような組み合わせと、取得インフォームされた復元ネットワークを可能にする。
実験により,様々な逆問題に対するFiReの有効性が検証され,事前学習した復元モデルをPnP様アルゴリズムに組み込むための新たなパラダイムが確立された。
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