Dec, 2023

图像恢复中的旋转等变性近似优化算子

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TL;DR通过在深度展开网络中嵌入旋转对称先验的设计，提出了一个高精度的旋转等变近端网络，并首次推导了任意层数下任意旋转度下等变近端网络的理论等变误差评估，为支持具有内在可解释性要求的网络提供了理论依据。
deep unfoldingproximal networkcnn architecturerotation symmetry priorequivariant error
发现论文，激发创造
  • 图像恢复的近端内点方法的深度展开

    通过深度展开法，结合了变分方法和深度学习的模型避免了超参数需要耗费大量时间并提高了计算效率，成功实现了图像恢复，结果远优于传统方法。

    Dec, 2018

  • 逆问题的等变神经网络

    本文介绍一种使用群等变卷积神经网络来解决逆问题的学习重建方法，通过在迭代方法中建立群等变卷积神经网络解决拉伸同变的问题，实现了低剂量计算机断层成像重建和子采样磁共振成像重建的质量提升。

    Feb, 2021

  • 学习到的近端网络用于逆问题中的先验知识

    学习的近似算子网络提供一种通用的、无监督的、表达力强的近似算子，可用于具有收敛性保证的一般逆问题。

    Oct, 2023

  • 旋转 - 平移等变卷积网络：应用于组织病理图像分析

    本文提出一种框架，通过引入 SE（2）-group 卷积层在卷积神经网络中编码 SE（2）特殊欧几里得运动群的几何结构，实现了平移和旋转等变性。该结构可以学习具有离散定向维度的特征表示，并确保其输出在离散旋转集下具有不变性。在三种不同的组织病理图片分析任务（有丝分裂检测，细胞核分割和肿瘤分类）上，该框架取得了一致的性能提高。

    Feb, 2020

  • 关于 SO (3) 空间中的傅里叶分析：EquiLoPO 网络

    通过局部模式方向在连续 SO (3) 群上实现分析 3D 体积数据的等变神经网络，提供了对流形旋转不变性的创新方法，并显示出在各个领域具有潜在应用的灵活性。

    Apr, 2024

  • PNN：从近端算法到鲁棒展开图像去噪网络和即插即用方法

    在这篇文章中，我们提出了一个统一的框架来构建用于高斯降噪任务的近端神经网络（PNNs），该框架基于双重 - 投影算法和原 - 对偶 Chambolle-Pock 算法。我们还展示了这些算法的加速惯性版本如何在关联的神经网络层中实现跳跃连接。我们为 PNN 框架提供了不同的学习策略，并研究了它们的鲁棒性（利普希茨性质）和降噪效率。最后，我们评估了将我们的 PNNs 插入图像去模糊问题的前向 - 后向算法时的鲁棒性。

    Aug, 2023

  • 利用等变神经网络进行翻译恢复

    本文提出了一种预分类器恢复器，以恢复被平移（甚至旋转）后的输入到原始输入，该恢复器基于用于张量空间上的平移等变的充分必要条件。

    Jun, 2023

  • 关于旋转等变点云网络的普适性

    研究点云上函数学习的神经网络结构具有形状不变性，首先推导出两个充分条件以获得普适逼近性能，在此基础上设计了两个新的普适网络结构。

    Oct, 2020

  • 使用旋转等变特征的曲面上的 CNN

    该论文提出了一种用于表面的网络架构，其中包含旋转等变的特征，以解决运输滤波器核时出现的旋转歧义问题。基于圆谐函数的卷积滤波器在离散层次上具有旋转等变性，将该方法应用于三角网中，并在形状对应和分类任务上进行了评估。

    Jun, 2020

  • 谐波网络：深度平移和旋转等变性

    本研究介绍了一种基于谐波函数的网络 ——Harmonic Networks（H-Nets），H-Nets 可以实现对位移和 360 度旋转的等变性，并应用于深度学习技术及分类问题中，表现出很高的精度表现。

    Dec, 2016