#173
summarized by : Takaya Yamazoe
Unsupervised Domain-Specific Deblurring via Disentangled Representations

どんな論文か?

教師なしでブレ画像の補正をする手法を提案。ブレ画像補正の既存手法はブレのカーネルを推定する問題で公式化するアプローチが多く、既存手法では顔や文字などの特定のドメインに一般化することができない。本研究では、コンテンツとぼかしの特徴量に目をつけ、教師なしで特定のドメイン画像のブレを補正する手法を提案する。
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新規性

コンテンツとぼかしの特徴量に目をつけた点。コンテンツエンコーダとぼかしエンコーダを用いて教師なし学習を実行する。コンテンツエンコーダは不対の鮮明な画像とブレた画像からコンテンツの特徴を抽出し、ぼかしエンコーダはぼかし情報を取得する。

結果

顔画像とテキスト画像データに対してブレ画像に補正を施し、顔認識と文字認識をするタスクを実行しテストした。提案手法は教師なしの既存手法のパフォーマンスを上回り、教師ありの既存手法のパフォーマンスと互角の精度を出した。

その他(なぜ通ったか?等)