Nov, 2016

深度卷积神经网络用于图像反问题

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TL;DR使用深度卷积神经网络，结合直接反演、多分辨率分解和残差学习等技术来解决病态反问题，实验证明，在稀疏采样下，该方法能在不到一秒的时间内重建 512 x 512 的图像，取得了比迭代正则化平滑重建更好的效果。
deep convolutional neural networkill-posed inverse problemsregularized iterative algorithmsmultiresolution decompositionsparse-view reconstruction
发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络在图像反问题中的综述

    本文综述使用卷积神经网络解决成像中的反问题的最新进展，并重点关注了设计决策，即训练数据的来源，CNN 的架构以及如何解决学习问题等关键理论。

    Oct, 2017

  • 使用迭代深度神经网络解决不适定的反问题

    本文提出了一种部分学习方法，用于解决具有非线性正演算子的病态反问题。该方法利用经典正则化理论和深度学习的最新进展，通过对反问题的先验信息进行编码的正演算子、噪声模型和正则化函数来进行学习，其中包含每次迭代中的数据差异和正则化器的梯度做为卷积神经网络的输入。实验表明，与 FBP 和 TV 重建相比，所提出的方法在保证速度的同时，能够在 512 x 512 体积内产生 5.4dB 的 PSNR 提升。

    Apr, 2017

  • MoDL: 逆问题的基于模型的深度学习架构

    该研究提出了一种基于卷积神经网络的模型重建框架，实现了解决逆问题的途径。该框架克服了深度学习方法中过多参数所占用的训练数据和时间上的需求问题，并在重构图像方面取得了显著成果。

    Dec, 2017

  • 何时使用卷积神经网络解决反问题

    本文介绍求解计算机视觉中的重构问题，阐述了使用卷积稀疏编码与卷积神经网络的优缺点，并提出了卷积稀疏编码可用于解决某些反问题的有效性，通过 JPEG 残留抑制和非刚性轨迹重建的操作，对使用 CSC 方法进行的应用进行了实证和验证，并指出如何将 CSC 模型的理论用于改进 CNN 模型的应用。

    Mar, 2020

  • 成像反问题的模型适应

    探究如何在不知道正向模型改变详情的情况下，使用简单的模型适应方法，使得深度神经网络在计算成像的各种逆问题中，包括去模糊、超分辨率和磁共振成像中的欠采样图像重建方面，取得实证成功。

    Nov, 2020

  • 一个测试时间学习方法，通过卷积神经网络重新参数化地球物理反演问题

    探讨了将卷积神经网络（CNN）的内在正则化应用于地球物理反演问题，结果表明 CNN 提供的内在正则化在直流电阻率反演中是有效的。

    Dec, 2023

  • 一种网络解决所有问题 —— 使用深度投影模型解决线性反问题

    本文提出了一种通用框架来训练单个深度神经网络，以解决任意线性反问题，通过提供一个接近算子来实现这一目的，并在压缩感知和像素插值等任务中显示出优越的性能。

    Mar, 2017

  • 成像中逆问题的深度学习技术

    探讨了深度神经网络在解决计算成像中出现的广泛逆问题方面的应用，提出了一种可以用于将不同问题和重建方法分类的分类法，并讨论了各种重建方法的权衡及其困难点、常见失败模式、未来研究的开放问题和途径。

    May, 2020

  • 深度学习与反问题

    这篇论文主要研究了机器学习和深度学习在逆问题中的应用，特别关注了神经网络和卷积神经网络的使用。

    Sep, 2023

  • 基于深度学习算子求解成像反问题中的歧义性

    本文提出了几种方法来提高基于深度学习的图像去模糊的稳定性，包括使用小型神经模型和引入预处理步骤。数值实验证实了这些方法的精度和稳定性，尤其是基于模型的框架在视觉精度和鲁棒性之间提供了最可靠的平衡。

    May, 2023