本文提出了一种结合压缩感知（CS）和神经网络生成器的新型框架，通过元学习联合训练生成器和优化过程，大大改善了信号恢复的速度和性能，并针对不同目标训练测量并从 CS 视角提出提高生成对抗网络（GANs）的新方法。

May, 2019

本文尝试借助深度网络解决压缩感知中的采样效率和信号恢复的问题，通过训练一个采样矩阵和设计一个类似于压缩感知重构过程的深度网络，我们的实验结果显示，我们的方法相较于现有技术提供了显著的质量提高。

Jul, 2017

本文提出了一种基于块的压缩感知深度学习算法，通过完全连接网络进行块状线性感知和非线性重建，优化了感知矩阵和非线性重构算子，且在重构质量和计算时间方面优于现有技术。

Jun, 2016

提出了一种使用非局部神经网络（NL-CSNet）的新型图像压缩感知（CS）框架，利用测量域和多尺度特征域中的非局部自相似先验知识，旨在改善重构质量。

Dec, 2021

该研究提出了一种基于卷积神经网络的图像压缩感知编码框架，使用局部结构采样，并通过测量编码和拉普拉斯金字塔重构方法来提高编码效率和图像恢复质量。实验证明该方法在节省计算时间的基础上，优于现有的压缩感知编码方法。

Feb, 2024

本文提出了一种使用非局部先验的 CS 方法，称为 NL-CS Net，通过学习解决非局部和稀疏正则化优化问题的扩展 Lagrangian 方法的每个阶段来解决现有网络方法的不足，其中重要参数是端对端学习的，并且在自然图像和磁共振成像实验中表现出更好的性能。

May, 2023

通过使用卷积神经网络（CNN）实现基于卷积的压缩感知（CS）框架，从而显着提高了图像重建的质量，而不仅仅是重新构建图像块，并基于自适应收缩基础上设计的 CS 重构网络，我们的方法不仅在 PSNR 方面，还在视觉质量方面优于以前的 CS 方法。

Jan, 2018

本文提出了一种单图像自监督压缩感知磁共振成像框架，能够实现压缩感知估计的深度与稀疏正则化，有效降低结构化压缩感知伪影，提高图像质量。通过对大脑和膝盖数据集使用 Cartesian 1D 掩码进行度量评估，平均峰值信噪比 (PSNR) 提高了 2-4dB。

Nov, 2023

本文提出了一种多尺度深度学习压缩感知卷积神经网络（MS-DCSNet），其利用多尺度小波变换将图像信号转换，然后通过卷积模块在不同尺度上进行块的捕获并直接从多尺度测量重建初始重构图像，并利用多尺度小波卷积技术增强最终重构质量，从而学习多尺度采样和多尺度重构，从而改善重构质量。

Sep, 2018

本研究提出了基于统计压缩感知（SCS）的压缩感知（CS）新框架，探索了基于高斯模型的 SCS，对单高斯模型下的信号进行了深入探究，并介绍了用于 GMM 型的信号模型选择、解码的分段线性估算器，提出了最大后验期望最大化算法用于 GMM 型 - SCS 的解码过程。结果表明，与传统 CS 相比，GMM 型 - SCS 在图像感知应用中具有更低的计算成本且具有更好的结果。

Jan, 2011