Variational Bayes Image Restoration with Compressive Autoencoders

Основні поняття

Neural networks and Bayesian approaches for efficient image restoration.

Анотація

• Regularization of inverse problems in computational imaging is crucial.
• Neural networks offer powerful data-driven regularizers.
• Variational Bayes Latent Estimation (VBLE) algorithm for fast posterior sampling.
• Experimental results show VBLE's performance on image datasets.
• Comparison with state-of-the-art plug-and-play methods.

Статистика

Regularization of inverse problems is crucial in computational imaging.
Deep learning has improved image restoration tasks significantly.
VBLE algorithm allows for fast and easy posterior sampling.

Цитати

"Regularization of inverse problems is of paramount importance in computational imaging."
"Deep learning has led to substantial performance gains in image restoration tasks."

Ключові висновки, отримані з

Variational Bayes image restoration with compressive autoencoders

by Maud Biquard... о arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.17744.pdf

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