Inversa problem i avbildning studeras ingående, med en mängd olika strategier, verktyg och teori som har ackumulerats under åren. På senare tid har detta område påverkats oerhört av utvecklingen av djupinlärningsteknik. Ett sådant bidrag, som är fokus för detta dokument, är Deep Image Prior (DIP) arbete av. DIP erbjuder en ny strategi för legalisering av inversa problem, som erhålls genom att tvinga den återvunna bilden att syntetiseras från en given djup arkitektur. DIP har visat sig vara effektivt, men resultaten är otillräckliga jämfört med de senaste alternativen. I detta arbete strävar vi efter att öka DIP genom att lägga till en explicit tidigare, vilket berikar den övergripande legaliseringseffekten för att leda till bättre återvunna bilder. Mer specifikt föreslår vi att införa begreppet Regularization by Denoising (RED), som utnyttjar befintliga denoisers för att reglera inversa problem. Vårt arbete visar hur de två (DeepRED) kan slås samman till en mycket effektiv återhämtningsprocess samtidigt som man undviker behovet av att differentiera den valda denoiser, och leder till mycket effektiva resultat, demonstreras för flera testade inversa problem.
I REF för de in begreppet Regularization by Denoising (RED).
DeepRED: Deep Image Prior Powered by RED
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}