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#79
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
これまで画素の2次元配列として表現されていた画像を連続的な関数として表現する方法を検討．この論文では，近年の3Dビジョン分野で注目を集めているimplicit表現から着想を受け，入力として画像の座標とその座標周りの2次元特徴を受け取り，その座標値のRGB値を出力するようなLocal Implicit Image Function（LIIF）と呼ぶ表現方法を提案．
新規性
画像を連続的に表現する方法を提案している．LIIFは超解像タスクから設計される自己教師ありの方法で学習される．学習された座標値は連続的に表現されるため，任意の解像度で画像をDecodeでき，結果としてズームイン/ズームアウトができる．またその表現力は学習中に含まれないような30倍の解像度で外挿が可能．
結果
実験では，超解像タスクで学習された表現を評価している．また，このようなImplicit表現は解像度に依存しないので学習に含まれないアップスケーリングの解像度（Out-of-training distribution）での設定でも評価．結果として，画質の忠実さを保ったまま，学習時に用いられた以上の解像度に汎化したことを明らかにした．
その他（なぜ通ったか？等）
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