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#314
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
モバイルフォトの登場により、携帯性に優れたスマートフォンが写真撮影の主役となった．しかしスマートフォンのサイズには制限があり，小型のセンサーサイズとコンパクトなレンズが必要となるため必然的にデジタル一眼レフカメラと比較してセンサーノイズが高くなる問題が合った．そこで本研究ではスマートフォンで撮影されたRAW画像からDSLR品質の画像を生成する学習可能な画像信号処理（ISP）フレームワークを提案．
新規性
主な貢献点は以下の3つ．
1. 野生環境における色条件付き学習可能なISPを提案する．
2.グローバルな文脈変換モジュールを統合した色予測ネットワークを提案し効率的かつグローバルに一貫したターゲット色の予測を行う．
3.野生のカメラのISPを学習するためのISPWデータセットを導入する．
結果
ZRRデータセットとISPWデータセットで実験を行い，両データセットで最先端の性能を達成した．添付画像は2つのデータセットで行われたsota手法との比較結果
その他（なぜ通ったか？等）
github: https://github.com/4rdhendu/TransformPhone2DSLR
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