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#845
summarized by : Yoshiki
どんな論文か?
画像処理において畳み込みが広く用いられているが、1. フィルタの重みが空間的にシェアされている、2. 画像に適応的でないといった点で検討の余地がある。本研究では、従来の空間や画像に依存しない畳み込みの重みと、ピクセルの値に依存したカーネル関数の積で適応的な畳み込みの重みを実現。バイラテラルフィルタの拡張としても解釈できる。
新規性
画像に適応的な畳み込みフィルタを実現する手法はいくつかあり、畳み込みの重みをサブネットワークで推定するDynamic Filter Networksと呼ばれるものが有名だが、それらに比べ非常に軽量なモデルになる。
結果
Depth mapとoptical flowのアップサンプリングでSOTA。CNNを利用した近似的なCRFの推論にも適用し性能改善。
その他(なぜ通ったか?等)
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