論文の概要: prNet: Data-Driven Phase Retrieval via Stochastic Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09608v1
• Date: Sun, 13 Jul 2025 12:25:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.57894
• Title: prNet: Data-Driven Phase Retrieval via Stochastic Refinement
• Title（参考訳）: prNet: 確率的リファインメントによるデータ駆動型フェーズ検索
• Authors: Mehmet Onurcan Kaya, Figen S. Oktem,
• Abstract要約: 本稿では,Langevin のダイナミックスを有効活用し,効率的な後続サンプリングを実現するための新しい位相検索フレームワークを提案する。 本手法は, サンプリング, 学習復調, モデルベース更新の組み合わせにより, 知覚歪みのトレードオフをナビゲートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel framework for phase retrieval that leverages Langevin dynamics to enable efficient posterior sampling, yielding reconstructions that explicitly balance distortion and perceptual quality. Unlike conventional approaches that prioritize pixel-wise accuracy, our method navigates the perception-distortion tradeoff through a principled combination of stochastic sampling, learned denoising, and model-based updates. The framework comprises three variants of increasing complexity, integrating theoretically grounded Langevin inference, adaptive noise schedule learning, parallel reconstruction sampling, and warm-start initialization from classical solvers. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks, both in terms of fidelity and perceptual quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Langevin のダイナミックスを活用して効率的な後部サンプリングを実現し,歪みと知覚的品質を明示的にバランスする再構成を行う新しい位相検索フレームワークを提案する。 画素の精度を優先する従来の手法とは異なり,本手法は,確率的サンプリング,学習された復調,モデルに基づく更新の原則的組み合わせにより,知覚歪みのトレードオフをナビゲートする。 このフレームワークは複雑性の増大の3つの変種で構成されており、理論的に基底付けられたランゲヴィン推論、適応ノイズスケジュール学習、並列再構成サンプリング、古典的解法からのウォームスタート初期化を統合している。 大規模な実験により,本手法は複数のベンチマークにおいて,忠実度と知覚的品質の両面において,最先端の性能を達成することが示された。

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