sparse reconstruction | BriefGPT

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基于自监督深度降噪方法的单幅图像压缩感知磁共振成像
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
PDF7 months ago
基于卷积神经网络的像素相位估计的泛化及基于 MRF 优化的一次性 3D 扫描相位解缠改进
采用单幅投影的主动立体视觉技术，也称为一次性三维扫描，已经引起了产业、医学等领域的广泛关注。然而，一次性三维扫描存在稀疏重建的严重缺陷，并且由于空间模式的复杂性，在嵌入效率方面容易受到噪声的影响，从而导致解码不稳定。为了解决这些问题，我们提
PDF9 months ago
DD-CISENet：用于加速 MRI 重建的双域交叉迭代挤压与激励网络
提出了一种名为 DD-CISENet 的深度学习网络，用于加速 MRI 稀疏重建，结果表明其平均重建误差为 2.28±0.57％，优于现有的深度学习方法。
PDFa year ago
稀疏重建脑 MRI 的双域交叉迭代压缩激励网络
本文使用双重收缩 - 激活网络和跨迭代残差连接，迭代融合 k 空间和 MRI 图像信息，实现 MRI 的稀疏重建，结果表明该方法的重建误差率平均仅为 2.28％，表现优于现有的图像域预测、k 空间合成和双域特征融合方法。
PDF2 years ago
AAAI基于协作的多标签学习
该论文提出了一种新的多标签学习方法，通过在标签空间中的稀疏重构来学习标签相关性，并将其无缝地整合到模型训练中，以明确考虑标签的相关预测。实验结果表明，该方法的表现优于现有的最先进技术。
PDF5 years ago
具有半定保证的鲁棒低秩子空间分割
研究了利用 LRR-PSD 算法来实现高维结构数据的分割，其通过显式地施加正半定约束将稀疏重构的亲和矩阵转换为低秩表示。
PDF14 years ago
几乎最优的无限制快速 Johnson-Lindenstrauss 变换
利用 Banach 空间中的概率新工具，将随机投影问题的研究推进到一个新的水平。其主要结果是可以线性映射任意 $N$ 个 $n$ 维实向量到一个 $O (log N polylog (n))$ 线性空间中，并在保持向量之间距离一定畸变的同时
PDF14 years ago