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#446
summarized by : 近藤 佑樹 (Yuki Kondo)
どんな論文か？
ダウンサンプリング時のブラーカーネルを未知とした画像の超解像を目指すブラインド超解像のタスクでは，忠実なブラーカーネル推定が重要となる．先行研究のDoubleDIPやKernelGANは，学習によってカーネル空間に制約をかけていた．しかし，これらの先行研究は異方性ガウスカーネルで十分であるという仮定を活用できていない．そこで，提案手法では上記の異方ガウスカーネルの制約を明示的に与える．
新規性
カーネル推定のための正規化フローを用いた軽量モジュール「Flow-based kernel Prior」を提案．潜在空間とカーネル空間の間に可逆的なマッピングを行う．潜在空間を用いることでカーネル推定の最適化が安定化する．
結果
FKPを先行研究のDoubleDIP, KernelGANのカーネル推定モジュールとして利用することで，カーネルの初期化，最適化が安定化し，この結果として学習速度とカーネル推定精度の向上を実現するとともに，ベースモデルのパラメータ数の削減も同時に実現した．FKPを適用したモデルは，ブラインド超解像において，State-of-the-artを達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
コード：https://github.com/JingyunLiang/FKP
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