summarized by : asato matsumoto
Qiang Wen, Yinjie Tan, Jing Qin, Wenxi Liu, Guoqiang Han, Shengfeng He
画像の反射除去はペアのデータがないため反射画像の合成によってペアを作成していた。しかし、既存の手法では反射を線形結合でのみモデル化していたため、実際の場面には適応しずらかった。本論文では反射のモデルに非線形性を導入し、新たな反射除去法を提案した。
非線形アルファブレンディングマスクを予測することで反射画像を合成。
透過レイヤ、反射レイヤ、非線形アルファブレンディングマスクの予測をタスクとした。
反射画像の合成(Inception score)、反射除去(PSNR, SSIM)ともに従来の性能を超えた。