論文の概要: WIPUNet: A Physics-inspired Network with Weighted Inductive Biases for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05662v1
• Date: Sat, 06 Sep 2025 09:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.639769
• Title: WIPUNet: A Physics-inspired Network with Weighted Inductive Biases for Image Denoising
• Title（参考訳）: WIPUNet:イメージデノイングのための重み付き誘導バイアス付き物理インスピレーションネットワーク
• Abstract要約: 高エネルギー粒子物理学では、測定は「パイルアップ」によって汚染される 決定的な減算戦略は、保存、局所性、隔離のような物理的優先事項を利用する。 本稿では,SOTA(State-of-the-art(State-the-art)ベンチマークを対象とするのではなく,物理にインスパイアされた先行が強い腐敗下で堅牢性を改善するかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In high-energy particle physics, collider measurements are contaminated by "pileup", overlapping soft interactions that obscure the hard-scatter signal of interest. Dedicated subtraction strategies exploit physical priors such as conservation, locality, and isolation. Inspired by this analogy, we investigate how such principles can inform image denoising by embedding physics-guided inductive biases into neural architectures. This paper is a proof of concept: rather than targeting state-of-the-art (SOTA) benchmarks, we ask whether physics-inspired priors improve robustness under strong corruption. We introduce a hierarchy of PU-inspired denoisers: a residual CNN with conservation constraints, its Gaussian-noise variants, and the Weighted Inductive Pileup-physics-inspired U-Network for Denoising (WIPUNet), which integrates these ideas into a UNet backbone. On CIFAR-10 with Gaussian noise at $\sigma\in\{15,25,50,75,100\}$, PU-inspired CNNs are competitive with standard baselines, while WIPUNet shows a \emph{widening margin} at higher noise. Complementary BSD500 experiments show the same trend, suggesting physics-inspired priors provide stability where purely data-driven models degrade. Our contributions are: (i) translating pileup-mitigation principles into modular inductive biases; (ii) integrating them into UNet; and (iii) demonstrating robustness gains at high noise without relying on heavy SOTA machinery.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー粒子物理学では、コライダーの測定は「パイルアップ」によって汚染される。 決定的な減算戦略は、保存、局所性、隔離のような物理的優先事項を利用する。 このアナロジーにインスパイアされたこの原理は、物理誘導型誘導バイアスをニューラルネットワークに埋め込むことによって、どのように画像の認知に影響を及ぼすかを検討する。 本稿では,SOTA(State-of-the-art(State-the-art)ベンチマークを対象とするのではなく,物理にインスパイアされた先行が強い腐敗下で堅牢性を改善するかどうかを問う。 本稿では, 保護制約付き残留CNN, ガウスノイズ, 重み付きインダクティブ・パイルアップ・フィジカル・インインスパイアされたU-Network for Denoising (WIPUNet) の階層を導入し, これらのアイデアをUNetバックボーンに統合する。 CIFAR-10では、ガウスノイズが$\sigma\in\{15,25,50,75,100\}$で、PUにインスパイアされたCNNは標準ベースラインと競合する。 BSD500の相補的な実験も同様の傾向を示し、物理にインスパイアされた先行が純粋にデータ駆動モデルが劣化する安定性をもたらすことを示唆している。 私たちの貢献は次のとおりです。 一 積算緩和原則をモジュラー帰納バイアスに変換すること。 (ii)それらをUNetに統合し、 三 重いSOTA機械に頼らずに高騒音で強靭性を示すこと。

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