#361
summarized by : yasud
Scalable Convolutional Neural Network for Image Compressed Sensing

どんな論文か?

圧縮センシング(観測対象データがスパースな際に、必要な未知数の数よりも少ない観測データから復元するタスク)に対し、異なるサンプリング比であっても単一のモデルで実行可能なSCSNetを提案した。
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新規性

既存の深層学習ベースの手法では異なるサンプリング比に対しては異なるモデルの学習が必要だったが、それをサンプリング行列の選び方をgreedyに選ぶことで単一のモデルで可能としている。また、ベースレイヤ(BL)と拡張レイヤ(EL)に分けて段階的に綺麗にする方法をとっている。

結果

Set5 (5 images), Set14 (14 images),BSD100の三つのデータセットで、DeepとDeepでない手法と、7つのサンプリング比で調査している。PSNR, SSIMの両指標においてSoTAを達成している。

その他(なぜ通ったか?等)