Deep image prior (DIP) was recently introduced as an effective unsupervised approach for image restoration tasks. DIP represents the image to be recovered as the output of a deep convolutional neural network, and learns the network's parameters such that the output matches the corrupted observation. Despite its impressive reconstructive properties, the approach is slow when compared to supervisedly learned, or traditional reconstruction techniques. To address the computational challenge, we bestow DIP with a two-stage learning paradigm: (i) perform a supervised pretraining of the network on a simulated dataset; (ii) fine-tune the network's parameters to adapt to the target reconstruction task. We provide a thorough empirical analysis to shed insights into the impacts of pretraining in the context of image reconstruction. We showcase that pretraining considerably speeds up and stabilizes the subsequent reconstruction task from real-measured 2D and 3D micro computed tomography data of biological specimens. The code and additional experimental materials are available at https://educateddip.github.io/docs.educated_deep_image_prior/.


翻译:之前的深度图像( DIP) 最近被引入为图像恢复任务的一种有效且不受监督的方法。 DIP 是作为深层神经神经网络的输出而恢复的图像, 并学习了网络参数, 使输出与腐败观测相匹配。 尽管其令人印象深刻的重建特性, 但与监督的学习或传统重建技术相比,该方法缓慢。 为了应对计算挑战, 我们给 DIP提供一个两阶段学习模式:(一) 在模拟数据集上对网络进行监督的预培训;(二) 微调网络的参数,以适应目标重建任务。 我们提供了透彻的经验分析, 以揭示图像重建背景下的培训前工作的影响。 我们展示了从实际测量的 2D 和 3D 微观计算生物标本的重建任务大大加快和稳定。 代码和其他实验材料可在 https:// legeddip.github.io/docs. edgradudeed_ deep_ image_ prior/ 上查阅 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月21日
Arxiv
12+阅读 · 2020年8月3日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员