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通过迭代后验抽样进行随机定位
通过引入一种称为观测过程的随机过程，从数据分布中随机噪声样本并逐步学习与此动力学相关联的去噪器，本文在基于分数的学习的基础上，对随机定位技术产生了兴趣。除了特定的应用外，使用随机定位来从未归一化的目标密度中采样的问题尚未广泛探讨。本文填补了
PDF5 months ago
等变的即插即用图像重建
通过强制使去噪器对特定变换群（旋转、反射和 / 或平移）保持等变性，本研究展示了在插拔式算法中如何提高算法的稳定性和重建质量，并通过理论分析说明了等变性在性能和稳定性上的作用。我们提出了一种简单的算法，通过在算法的每次迭代中对去噪器的输入应
PDF7 months ago
利用凸分析和 ODE 设计稳定的神经网络
本文提出了一种 ResNet 风格的神经网络架构，编码非扩张（1-Lipschitz）算子，不同于普通的 ResNet 架构，该架构的 Lipschitz 常数不会随着网络深度的增加而呈指数级增长。进一步分析表明，权重的谱范数可以进一步约束
PDFa year ago
基于稀疏性和系数置换的双域 AMP 在图像块压缩感知中的应用
本文提出了一种新的方法 SCP-AMP 来解决 LDAMP 算法在高维图像重构和细节修复方面存在的问题，SCP-AMP 采用离散余弦变换稀疏策略和系数置换策略来避免块效应，并使用 DCT 领域噪声校正和像素域去噪来进行迭代重构，还使用了多级
PDFa year ago
梯度步长去噪器用于插拔式收敛
本文提出了一种新型的 Plug-and-Play 方法，使用半二次分裂作为正则器，将梯度下降步骤实现为由深度神经网络参数化的功能。作者证明了该算法是一个收敛的迭代方案，可应用于各种形式的逆问题，比如去模糊、超分辨率和修复等，达到与最先进的方
PDF3 years ago
Pseudo-ISP：从彩色图像降噪器中学习伪相机信号处理管道
本文介绍了一种使用未配对学习方案来调整色彩图像去噪器处理测试图像的方案，并使用学习的伪 ISP 和 rawRGB 噪声模型对真实噪声图像进行去噪，表明该方案对不同的去噪器都有效。
PDF3 years ago
CVPR使用深度去噪先验的即插即用图像恢复
本研究旨在通过训练高度灵活和有效的深度 CNN 降噪器来构建深度降噪先验，将其作为模块化部分插入基于半二次分裂的迭代算法以解决各种图像恢复问题，实验结果表明所提出的方案不仅对于模型模拟的方法具有优势，对于学习方法也具有竞争性甚至更好的性能。
PDF4 years ago
插入并运行 ISTA 与核去噪器收敛
探讨了在图像规则化中，使用死亡神经元代替近端算子的 PnP 方法技术是否能保证收敛性，研究发现，在线性反演问题，如去模糊、修复和超清晰度等上，使用 PnP-ISTA 确实可以保证收敛性。
PDF4 years ago
AAAIDoPAMINE：双面蒙版卷积神经网络用于像素自适应乘性噪声去斑
介绍了基于神经网络的算法 DoPAMINE，其能在像素值仿射去噪器的框架下，对加性和乘性噪声进行去噪，通过实验证明，相较其它 CNN 算法，DoPAMINE 的性能更优。
PDF5 years ago
CVPRReconNet: 从压缩感知随机测量中非迭代重建图像
本文提出了 ReconNet 算法，该算法采用卷积神经网络和去噪器对压缩感知中的图像进行重建，实现了在较低的感知率下恢复图像的目的。经实验证明，该算法对传感器噪声高度鲁棒，重建图像的质量优于业内同类算法。
PDF8 years ago