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#191
summarized by : Hiroki Okawa
どんな論文か？
分光画像における照明推定問題に関する論文。問題を制限付き行列分解問題として解釈し、ADMMからDeep Unrolling Networkを用いることでグローバル照明と複数照明両方において推定が可能とできることを示した。
新規性
入力画像の非局在的な情報を明示的に学習させ、ローランクおよびTV正則化を行う。学習のためのデータセットを構築し、これは高品質かつ400枚という今までで最大規模のデータセットおよびベンチマークとなる。
結果
SOTA手法に対して標準偏差が大きくなる場合があるが、ΔSとΔAの両方で精度の高さを示している（比較対象のPWIRの標準偏差が極端に小さいため、本手法の標準偏差が大きくなるという表現は適切ではない）。
その他（なぜ通ったか？等）
照明推定問題を行列分解問題として解いたときにチャンネル数の多い分光画像は扱いやすく、従来の最適化手法を機械学習で支える形の手法は主流となりそう。データセットの公開は論文中で言及されていない。
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