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Unpaired DeblurGAN: 別々のシーンのブレ画像・シャープ画像を用いたDeblurGAN-v2ベースの単一画像モーションブレ除去手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222286
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222286b91c477e-ce5b-46ea-ae07-668258dc9ae3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM22231031.pdf (27.3 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-11-11 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Unpaired DeblurGAN: 別々のシーンのブレ画像・シャープ画像を用いたDeblurGAN-v2ベースの単一画像モーションブレ除去手法 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 立教大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| ニューラルポケット株式会社 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| ニューラルポケット株式会社 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Rikkyo University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Neural Pocket Inc. | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Neural Pocket Inc. | ||||||||||||
| 著者名 |
酒井, 優輔
× 酒井, 優輔
× 吉田, 明広
× 佐々木, 雄一
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | DeblurGAN-v2 などの単一画像を入力としたモーションブラー除去の多くの手法では，学習データに同じタイミングで同じ角度から撮影されたブレ画像とブレの無い画像 (シャープ画像) のペアを必要とする．既存のモーションブラー除去手法の 1 つである DeblurGAN-v2 は Generative Adversarial Network を用いており，特に Discriminator の学習の際にブレ画像を Generator で生成した画像 (ブレ除去画像) とシャープ画像に対して Perceptual loss 及び Pixel-wise loss を用いているため，ブレ画像とシャープ画像のペアが必要であった．この制約は学習データ収集の際に多大なコストが必要である．本研究では，学習データにブレ画像とシャープ画像を必要としない手法を提案する．DeblurGAN-v2 の Generator の学習の損失関数に対し，Perceptual loss と Pixel-wise loss の項を除いた上で，ブレ画像と Generator の出力であるブレ除去画像の間の L1 loss の項を追加して学習を行う．GoPro，DVD，NFS データセットを用いて，数値実験を通して L1 loss の項の係数を変えた際の影響について議論する． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2022-CVIM-231, 号 31, p. 1-6, 発行日 2022-11-11 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
