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#510
summarized by : 角田良太朗
どんな論文か？
image stitchingで結果画像が長方形にならないのを長方形に直す比較的マイナーなタスク。なんとこれが最初のDeepLearning手法らしい。cropするのはstitchingの目的意識に反する、inpaintingは画像端を埋める分には精度が出ないことを踏まえ、メッシュを張ってワープさせることで長方形に直す。
新規性
従来手法は元画像と出力画像の両方のメッシュの張りかたおよびその間のワープを２段階で最適化により求める。本手法では出力画像のメッシュはグリッド型で固定し、元画像のメッシュの張り方および出力画像へのワープをCNNで同時に求める。学習データは既存手法の適用＆手作業のフィルタリングにより作成。
結果
SSIM等の指標およびユーザースタディにより既存手法と比べて優位性を実証。既存手法が失敗しがちな直線を含まないシーンでも成功し、かつend-to-endなため実行も高速。
その他（なぜ通ったか？等）
モデル構造やロスの設計には格別の工夫点はなく非常に素直。データセットの作成はよく頑張ったなという印象。
https://github.com/nie-lang/DeepRectangling
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