ISTA网

ISTA网络：可解释优化启发的深度网络图像压缩传感。为了开发一种快速而精确的自然图像压缩感知（CS）重建算法，本文结合了两类CS方法的优点：传统优化方法的结构洞察力和最近基于网络的方法的速度。具体地说，我们提出了一种新的结构化深网络，称为ISTA网，它是受迭代收缩阈值算法（ISTA）的启发来优化一个通用的ℓ1范数CS重建模型。为了将ISTA转化为深网络形式，我们提出了一种有效的策略，利用非线性变换来解决稀疏诱导正则化器的近端映射问题。ISTA网络中的所有参数（如非线性变换、收缩阈值、步长等）都是端到端学习的，而不是手工制作的。此外，考虑到自然图像的残差具有更大的可压缩性，为了进一步改进CS重建，我们在残差域中提出了一种改进的ISTA-Net}+。大量的CS实验表明，所提出的ISTA网络在保持较快的计算速度的同时，大大优于现有的基于优化和基于网络的CS方法。我们的源代码是：extsl{http://jianzhang.tech/projects/ISTA-Net}.

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zbMATH中的参考文献（参考文献7条)

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  1. 侯瑞芝；Li，Fang:IDPCNN:MRI重建的迭代去噪和投影CNN（2022）
  2. 布巴，塔蒂安娜A。；加利尼尔，马蒂尔德；拉萨，马蒂；普拉托，马可；拉蒂，卢卡；Siltanen，Samuli:具有伪微分算子的反问题的深层神经网络：在有限角度层析成像中的应用（2021）
  3. 陈云梅；刘洪成；叶，小静；张庆超：非光滑非凸图像重建的可学习下降算法（2021）
  4. 佩斯奎特，让·克里斯托夫；雷佩蒂，奥黛丽；特瑞斯，马修；Wiaux，Yves:用于图像恢复的最大单调算子学习（2021）
  5. 王立志；张世鹏；Huang，Hua:用于计算高光谱成像的自适应维分辨低阶张量恢复（2021）
  6. 贝托基，卡拉；乔泽诺，埃米莉；科比诺，玛丽卡罗琳；佩斯奎特，让·克里斯托夫；Prato，Marco:图像恢复的近端内点方法的深度展开（2020）
  7. 田春伟；飞，隆克；郑文贤；徐勇；左王蒙；林佳文：图像去噪的深度学习：综述（2020）