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#484
summarized by : Kensho Hara
どんな論文か？
露出オーバー/アンダーの写真を適正露出に修正する手法を提案．MIT-Adobe FiveKデータセットのRAW画像をAdobe Camera Raw SDKで露光量を変化させてRAW現像する形でデータセットを構築し，ラプラシアンピラミッドによるCoarse-to-Fineなネットワークを学習．露出アンダーの場合にSOTAに匹敵，露出オーバーの場合にSOTAを大きく改善．
新規性
従来研究では露出アンダーの場合や一般的な写真改善に焦点を当てていたのに対して，露出オーバーにも対応した手法を提案．ラプラシアンミラミッドを用いてCoarse-to-Fineに露光を補正していくネットワーク構造を提案．学習・評価用のデータセットの構築．
結果
構築したデータセットで評価し，露出アンダーの場合にSOTAに匹敵，露出オーバーの場合にSOTAを大きく改善．
その他（なぜ通ったか？等）
マルチスケール (Coarse-to-Fine) が提案手法のポイントになっているものの，それに関するAblation Studyがないので，そこの有効性がわからない．また提案手法は露出オーバーにも焦点を当てているとは言うものの，集めたデータセットに露出オーバー/アンダーの両方をちゃんと入れているという形での対応で，手法的に工夫しているところはないように見える．
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