2021年8月 文献/技術記事解説
パノラマ撮影画像には1枚のショット中に反射シーンの部分的なビューが含まれているので反射除去の曖昧さ解消に有用。ただそのまま利用すると位置ずれの問題があるのでCoarse-to-Fineに位置合わせをしてNNで透過シーンを復元。通常画像の反射除去と比べて大幅な性能向上。https://t.co/WtBiVaqsxi pic.twitter.com/iqHlR6AQsS
— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2021年8月21日
RGBをガイドとしたDepthのSRのためのデータセット。また高速なDepthSRのための高速・高精度なベースラインを提案。高周波ガイドのマルチスケール構造により周波数毎のガイダンスを提供、性能を維持しながら効率性を向上させている。Public Dataset(NYUv2)でもSOTA。https://t.co/KxRSxWN475 pic.twitter.com/Bsn141Uq1a
— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2021年8月20日
DNNの特徴量空間におけるエイリアシング(折り返し)の影響を調査しData Augmentationだけではエイリアシングを防ぐことができないと主張。学習しないLPFをネットワークの特定の位置に挿入することで解決できることを提示。ほかの手法と比較し実装が簡単で計算コストも低い。https://t.co/88cW2wUeTo pic.twitter.com/NzP5RIgpb0
— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2021年8月14日
高品質なGANモデルを作るには大規模データセットと細かなチューニングが必要不可欠だった。そこで初心者でもGANの学習を簡単に行えるように既存のGANモデルを「数枚のスケッチ」で書き換える手法を提案。モデルの出力がスケッチと一致するようなクロスドメイン損失がキモ。https://t.co/62fZ31kgS8 pic.twitter.com/bMQszsD0r5
— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2021年8月13日
Depth補完のKITTI SOTA (2021/5)。GuideNetをベースにして、画像からDepthの動的Convをするためのガイドを求めるための誘導学習を反復的に数回行うだけで性能向上する事を確認。また独自のガイダンスモジュールを設計し計算量を下げながら性能向上を実現。コードはまだない。https://t.co/deAX3NFihF pic.twitter.com/XeJQ2IA40u
— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2021年8月12日
2021年7月 技術メモ
GPU使用時の時間計測はtorch.cuda.synchronize()を呼んで同期させる。基本的な事だけどこれトップカンファ採択論文でもコードみるとやってないことが多々あるので注意したほうが良い。そういう例に当たってから論文中の実行時間も基本懐疑的に見てる。https://t.co/EW7kIA9uWH
— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2021年7月31日
コンテナに外部からアクセス(ポートフォワード) https://t.co/BjWesYIx7E
— Teppei Kurita (@kuritateppei) 2021年7月8日