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#725
summarized by : Shigekazu Takizawa
どんな論文か?
強度のみを記録した画像から、位相情報を回復するための位相回復問題について、解釈性に長けた教師なし学習の新手法を提案している。深層展開を利用してモデルの解釈性を高めつつ、物理(撮像過程)に基づいてモデルに制約をかけることで学習を容易にし汎化性能も上げている。
新規性
ネットワークモデル自体とロス関数の設計の双方について、イメージングの物理的なプロセスに基づくモデル制約を課している。位相情報を自然に扱うために、複素数値U-netを用いている。
結果
既存手法に比べて詳細な構造を維持した復元が可能となっている。また、Ablation studyによって提案手法の各要素がパフォーマンス向上に重要であることを示している。
その他(なぜ通ったか?等)
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