商空間における多様体モデリング:画像パッチの復号可能性による不変マッピングの学習【JST・京大機械翻訳】

Yokota Tatsuya; Hontani Hidekata

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211922275284 整理番号：22P0301784

商空間における多様体モデリング:画像パッチの復号可能性による不変マッピングの学習【JST・京大機械翻訳】

Manifold Modeling in Quotient Space: Learning An Invariant Mapping with Decodability of Image Patches

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発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,等価クラスの概念を用いた画像パッチの多様体学習のためのフレームワークを提案した:商空間(MMQS)における多様体モデリング。MMQSでは,画像の局所パッチの集合を考慮せず,むしろ,等価クラスの概念を導入し,それらの正準パッチ上で多様体学習を実行することにより得られるそれらの正準パッチの集合を考慮しない。正準パッチは等価クラスを表し,それらの自己エンコーダは商空間における多様体を構築する。このフレームワークに基づいて,回転フリップ等価関係を導入することによって,新しい多様体ベース画像モデルを作成した。さらに,提案した画像モデルを崩壊した観測画像に当てはめることによって画像再構成問題を定式化し,それを解くアルゴリズムを導いた。著者らの実験は,提案した画像モデルが,画像修復,ぼけ,超解像,および雑音除去のような様々な自己監督画像再構成タスクに有効であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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