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#777
summarized by : Yukitaka Tsuchiya
どんな論文か？
深層学習の手法をimage harmonizationに適用する場合に大量の合成画像とその正解画像の学習ペアの画像が必要になる．Image harmonizationでは画像を用意するには熟練者の多大な労力を要する．COCOデータセットを基にして，データセットiHarmony4を構築した．
ドメイン識別によるImage harmonizationを行うDoveNetの提案．
新規性
iHarmony4(HCOCO, HAdobe5K, HFlickr, Hday2night)データセットを提案した．従来のdataset(Deep image harmonization CVPR2017)の拡張・強化版である．
DoveNetはdomain verification discriminatorを用いて合成する前傾領域を背景領域にドメイン変換させる．
結果
4つのSub-datasetにおいてMSEとPSNRと用いて評価を行なった．提案したデータセットを用いた深層学習に基づく手法は，従来の手法よりも優れていることが示され，ペアデータによる学習の有効性が示された．
また，U-Netにattention機構を組み込んだ提案手法のDoveNetがベースライン手法より優れていることも示された．
その他（なぜ通ったか？等）
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