- …
- …
#588
summarized by : 角田良太朗
どんな論文か？
一枚画像でのdefocus deblurを学習ベースで解く際にはDPDD(Canonのカメラで集めたfocused&defocusedの実データペア)かLFDOF(light fieldカメラで取得した実データから合成でdefocusedGTを取得)が使われるが、前者はpixel-misaligned、後者はsyntheticで汎化しない問題点があり、この２つを同時に解決する学習法を提案する。
新規性
まずLFDOFデータセットによりL1ロスで学習した後、DPDDデータセットによりVGGロスでfinetuneをかける。またモデル構造に対してもdynamicカーネルを用いるencoder-decoder方式を採用。
結果
LFDOFのみでの学習結果はテストデータでartifactが生成、DPDDデータセットのみでの学習結果はぼやけ気味になる一方、提案した学習方法では上記２つの問題点が解消している。またこの学習方法は他の既存モデルに対しても有効、かつ学習結果は他ドメインのデータに対して推論しても汎化性が高いことを実証。
その他（なぜ通ったか？等）
目的意識が明確かつ提案手法が非常に簡潔なのが良い。http://lyruan.com/Projects/DRBNet/
- …
- …