July 25, 2022
@ 시간공방 7 ~ 9
@ 뒤풀이는 동아치에서 치맥~
[민수] → Deblurring by realistic blurring
: real blur image & synthetic blur image 를 discriminator 에 넣어서 성능을 더 끌어올리는 방식이 좋았음
: GAN 방식이다 보니 학습 안정성 우려되긴 함
[민수] → DeblurGAN
: motion blur trajectory 가 이번 플젝에 적용이 될 지 궁금함
[민수] → Estimate Linear motion blur parameters
: learning based 가 아니긴 하지만, dataset 이나 result 를 평가할 수 있는 지표가 될지도 → 검토 필요
ex) NeRF 나 GAN 에서 생성된 결과를 eval하기 위해 PSNR, SSIM 같은 지표들을 쓰듯이
[성범] → Learning to understand the blur
: 우리가 해결하고자 하는 것은 image의 blur 정도 예측(regression or classification problem)이다. 이 문제를 해결하기 위해 blur map, attention map을 그리는 것은 배보다 배꼽이 큰 느낌이었다.(물론 이 과정이 필수불가결할 수 있다.)