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#240
summarized by : Shoma Iwai
どんな論文か？
高解像度画像を対象にしたimage-harmonization手法を提案．既存の手法では高解像度画像を入力すると計算コストが膨大になってしまう．提案手法では，低解像度で動作するオートエンコーダを使ったピクセル単位の変換と，ルックアップテーブルを使ったRGB値の変換を行い，最後に軽量なCNNで組み合わせる．これによって計算コストを抑えつつ高性能な画像の調和を実現している．
新規性
高解像度に対応したimage-harmonizationに初めて取り組んだ点
学習ベースのルックアップテーブルを導入し，それをオートエンコーダによるピクセル単位の変換と組み合わせた点
計算コストの増加を抑えつつ，SOTAを上回る性能を達成した点
結果
1024x1024・2048x2048の高解像度の条件では，PSNR, fMSE, SSIMで既存手法を上回る性能を達成した．2048x2048の解像度では，既存手法と比べて最大88％の時間短縮，98%のメモリ削減，99%のFLOP数削減を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
github: https://github.com/bcmi/CDTNet-High-Resolution-Image-Harmonization
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