#442
summarized by : Teppei Kurita
Learning to Super Resolve Intensity Images From Events

どんな論文か?

画素毎に輝度の変化量をバイナリで出力するイベントカメラは高速・低消費電力が強みだが解像度が低いのが課題であった。そこでイベントストリームから高解像度・HDRの画像を直接生成するためのEnd2Endの超解像ネットワークを提案。
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新規性

イベントストリームからEnd2Endでの超解像生成としてはFirst Effort。時間的な不連続さを緩和するためにRNNを採用している。

結果

既存データセットで、SSIM/MSE/LPIPSで比較、パイプライン型の従来手法よりも高精度に超解像度画像が生成可能なことを確認。

その他(なぜ通ったか?等)

結果がわかやすく、First Effortとしては手法が洗練されている。イベントストリームという特殊な入力信号だが、アーキテクチャ自体はシンプルなのも良い。