商空间中的流形建模：学习具有图像块可解码性的不变映射
计算机视觉与模式识别
2022-03-11 v1 机器学习
摘要
本研究提出一种利用等价类概念进行图像块流形学习的框架：商空间中的流形建模（MMQS）。在 MMQS 中，我们并不像通常那样直接考虑图像的一组局部块，而是通过引入等价类概念并获得其规范块，进而对这些规范块进行流形学习。规范块表示等价类，其自编码器在商空间中构造流形。基于该框架，我们通过引入旋转-翻转等价关系，提出了一种新颖的基于流形的图像模型。此外，我们通过将所提图像模型拟合到 corrupted 观测图像来构建图像重建问题，并推导出求解该问题的算法。我们的实验表明，所提图像模型对多种自监督图像重建任务有效，如图像修复、去模糊、超分辨率和去噪。
引用
@article{arxiv.2203.05134,
title = {Manifold Modeling in Quotient Space: Learning An Invariant Mapping with Decodability of Image Patches},
author = {Tatsuya Yokota and Hidekata Hontani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.05134},
year = {2022}
}