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REI:完全无监督的成像逆问题框架【CVPR 2022 Oral】
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作者已回答ReadPaper论文十问,欢迎各位前往问答区提问,论文和十问的阅读地址: https://readpaper.com/paper/3217272202?channel=bili_lrxddcvpr2022 摘要:深度网络在从医学成像到计算摄影等多个成像逆问题中提供了最先进的性能。然而,大多数现有的神经网络都需要使用通常很难或不可能获得的干净信号进行训练的。等变成像 (EI) 是最近的一种自监督学习框架,它利用信号分布中存在的群不变性实现仅从部分测量数据中学习重建函数。虽然 EI的结果令人印象深刻,但其性能会随着噪声的增加而下降。在本文中,我们提出了一个鲁棒的等变成像 (REI) 框架,该框架可以仅从有噪声的部分测量中学习成像。所提出的方法使用 Stein 的无偏风险估计器 (SURE) 来获得对噪声鲁棒的完全无监督的训练损失。我们展示了 REI 在线性和非线性成像逆问题上带来了可观的性能提升,从而为使用深度学习实现鲁的棒无监督成像铺平了道路。代码公开在:https://github.com/edongdongchen/REI。 封面图来源:A view of the M87 supermassive black hole in polarised light, The Event Horizon Telescope (EHT) collaboration
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