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#383
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
本論文では、二項対立潜在空間における非一様照明推定を行うエンドツーエンドの空間照明推定器と，空間照明表現を学習するグローバル照明エンコーダ・デコーダおよびローカルコンテンツエンコーダ・レンダラからなるSOLD-Net for Spatially-Varying Outdoor Lighting estimation with Disentangle Representationを提案．
新規性
提案手法の主な利点は、「ユーザが操作しやすい柔軟な照明表現を学習する」。
「従来のパラメトリックな照明モデルに対する明示的な固有推定や時間のかかる最適化手続きが必要ない」ことの2つである．
結果
広範な実験と定性的なデモンストレーションから提案手法の有効性が検証され，提案手法は合成データと実データの両方において先行研究と比較して最先端の性能を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
【Limitation】
提案手法は明るい領域での推定では良好な性能を示すが，境界画素付近の急激な照明変化を扱えない可能性がある．
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