초록
압축 센싱(Compressed Sensing, CS)은 제한된 측정값으로 거의 완전한 이미지를 재구성해야 하는 이미지 처리 분야에서 도전적인 문제로 여겨진다. 빠르고 정확한 CS 재구성 성능을 달성하기 위해, 신경망과 최적화 알고리즘이라는 두 가지 유명한 기법의 장점을 융합하여, 새로운 최적화 기반 신경망인 AMP-Net을 제안한다. AMP-Net은 근사 메시지 전달(Approximate Message Passing, AMP) 알고리즘과 신경망의 융합을 실현하며, 모든 파라미터가 자동으로 학습된다. 또한, AMP-Net의 표현 능력을 향상시키기 위해 세 개의 주의망(attention network)을 활용하는 AMPA-Net을 추가로 제안한다. 마지막으로, AMP-Net과 AMPA-Net의 효과성을 네 가지 표준 CS 재구성 벤치마크 데이터셋을 통해 검증하였다. 본 연구의 코드는 https://github.com/puallee/AMPA-Net 에서 공개되어 있다.