シーン・被写体・照明条件・カメラ設定が多岐にわたる。各写真は３人のエキスパートレタッチャーによる３つのレタッチ済み画像を含む。さらに高解像度の人物領域のマスクも提供。またポートレートレタッチの性能を評価するための一連の客観的尺度を定義し、性能が高いモデルを学習するための戦略を提案。

提案した学習戦略がレタッチ性能の向上に有効であることを実験で確認。

ポートレートレタッチの従来の課題を明らかにした上で、それをデータセット構築で解決するというストレートな考えおよび、その利用方法の具体化・明確化が真面目されている。 [Code & Dataset] https://github.com/csjliang/PPR10K