deepinv/deepinv

解决的问题

DeepInverse 致力于解决成像逆问题。它提供了一个模块化框架，用于加速各种成像领域的深度学习研究，提高可复现性并降低新从业者的入门门槛。

工作原理

该库基于 PyTorch 构建，提供以下核心组件：

• 大量的预定义成像算子框架。
• 最先进的深度神经网络，包括预训练的重建模型和去噪器。
• 用于即插即用式恢复、优化和 unfolded 架构的框架。
• 针对逆问题的专用训练损失函数。
• 用于不确定性量化的采样算法和扩散模型。
• 用于构建逆问题专用数据集的专用框架。

适用对象

专为成像领域的研究人员和从业者设计，他们需要一种标准化、模块化的方式来实现和测试用于逆问题的深度学习算法。

亮点

• PyTorch 生态系统的一部分
• 支持即插即用的恢复和 unfolded 架构
• 包含用于不确定性量化的扩散模型
• 提供构建专用数据集的框架