We study image inverse problems with a normalizing flow prior. Our formulation views the solution as the maximum a posteriori estimate of the image conditioned on the measurements. This formulation allows us to use noise models with arbitrary dependencies as well as non-linear forward operators. We empirically validate the efficacy of our method on various inverse problems, including compressed sensing with quantized measurements and denoising with highly structured noise patterns. We also present initial theoretical recovery guarantees for solving inverse problems with a flow prior.


翻译:我们研究的是先前正常流流的反向问题。 我们的配方将解决方案视为对测量结果所必须的图像的事后最大估计。 这种配方允许我们使用任意依赖和非线性前方操作员的噪音模型。 我们从经验上验证了我们方法在各种反向问题上的有效性,包括用量化测量的压缩感测和高度结构化的噪音模式的分泌。 我们还提出了初步的理论回收保证,以解决先前流动的反向问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

【KDD2021】图神经网络,NUS- Xavier Bresson教授
专知会员服务
62+阅读 · 2021年8月20日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
5+阅读 · 2020年6月16日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月13日
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月31日
VIP会员
相关VIP内容
【KDD2021】图神经网络,NUS- Xavier Bresson教授
专知会员服务
62+阅读 · 2021年8月20日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员