基于分层变分自编码器的逆问题正则化
计算机视觉与模式识别
2024-05-24 v2 机器学习
摘要
在本文中，我们提出使用深度分层变分自编码器（HVAE）作为图像先验来正则化不适定逆问题。所提方法综合了i)基于去噪器的即插即用（Plug & Play）方法与ii)基于生成模型的逆问题方法的优势。首先，我们利用VAE的特性设计了一种高效算法，该算法受益于即插即用（PnP）方法的收敛保证。其次，我们的方法不局限于特定数据集，所提出的PnP-HVAE模型能够解决任意尺寸自然图像上的图像复原问题。我们的实验表明，所提出的PnP-HVAE方法与基于SOTA去噪器的PnP方法以及其他基于生成模型的SOTA复原方法相比都具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2303.11217,
title = {Inverse problem regularization with hierarchical variational autoencoders},
author = {Jean Prost and Antoine Houdard and Andrés Almansa and Nicolas Papadakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11217},
year = {2024}
}