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#753
summarized by : QIU YUE
どんな論文か?
ビデオから物体と物体に関わるEffects(例:影;反射;車が生成した煙など)のマスクを同時に生成する新たなタスクOmnimatteを提案した.Omnimatteタスクが様々な応用場面において有用である(例:ビデオの中の物体をRemoving, duplicating, enhancingなど)また,新たなSelf-supervisedの手法も提案.
新規性
①タスク設定が新しい且つ重要:ビデオ中の物体と物体が関連するOmnimatte(影、煙など)を生成;②以上のタスクのためのSelf-supervised手法を提案.Objectのマスクだけが含まれるデータセットからOmnimatteまで自動生成できる手法を提案.
結果
①Self-supervisedでビデオからOmnimatteの自動生成に成功;②Real-worldビデオデータセットで提案手法が有効的に多種類のOmnimatteを生成可能な結果が得られた.
その他(なぜ通ったか?等)
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