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Autor

Probabilistic Regularization for End-to-End Optimization in Compressive Imaging

Acceso Cerrado
Idioma: Inglés
Publicado: 01/01/2022
APC (est): No disponible

Abstract:

This paper proposes a probabilistic regularization for joint optimization of optical coding and recovery for compressive imaging. We regularize the probability distribution of the compressive measurement to improve the decoder network performance.

Tópico:

Sparse and Compressive Sensing Techniques

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Información de la Fuente:

FuenteImaging and Applied Optics Congress 2022 (3D, AOA, COSI, ISA, pcAOP)
Cuartil año de publicaciónNo disponible
Volumen25
IssueNo disponible
PáginasCW1B.1 - CW1B.1
pISSNNo disponible
ISSNNo disponible
Perfil OpenAlexhttps://openalex.org/S4363605026

Enlaces e Identificadores:

Doi URLhttps://doi.org/10.1364/cosi.2022.cw1b.1Scholar citations URLhttps://scholar.google.com/scholar?cites=3995267119295167914&as_sdt=2005&sciodt=0,5&hl=enOpenalex URLhttps://openalex.org/W4296736709
Scholar URLhttps://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=info%3Aqv1i9EYKcjcJ%3Ascholar.google.com&btnG=
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