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#42
summarized by : Katsuya Shimabukuro
どんな論文か?
ガイダンス画像を元に、インプット画像のアップサンプリングやデノイジングを行うJoint Filteringのタスクにおいて、インプット画像とガイダンス画像の共通の構造を抽出し、それを元にフィルタリングを行いターゲット画像を生成する手法を提案。
新規性
インプット画像とガイダンス画像を元に、ガイダンス画像に適用するフィルターを計算する構造を提案。その構造をCNNで実装し、タスク毎に学習した画像に対して適切なフィルターを計算、それを元にフィルタリングを行いターゲット画像を生成できるようにした。
結果
ガイダンス画像を通常のRGB画像、インプット画像をノイズが入ったデプス画像、ノイズを除去したデブス画像をターゲット画像とするなどの、各種Joint Filteringのタスクにおいて、SOTAな手法に匹敵する性能を示した。
その他(なぜ通ったか?等)
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