PieNet: Personalized Image Enhancement Network
Authors: Han-Ul Kim, Young Jun Koh, and Chang-Su Kim
-본 논문에서는 딥러닝 기반 personalized image enhancement 기법을 제안하며, 각 사람들 마다 영상에 대한 선호가 모두 다르기 때문에 먼저 사람 별로 영상에 대한 user preferences를 feature vector(preference vector)로 metric learning을 통해 embedding space에 모델링한다. 여기서 preference vector는 해당 사영자의 선호하는 enhancement style을 전달하는 역할을 수행한다. 다음으로 제안하는 네트워크 PieNet는 preference vector를 이용하여 입력 영상의 personalized enhancement를 수행한다. PieNet는 encoder-decoder 구조이며 encoder에서는 영상의 global & local information을 representation하는 multi-scale feature를 산출하고, decoder에서는 upsample block을 통해 preference vector로 enhancement image를 출력한다.
-Metric learning은 유사한 두 물체의 거리는 짧고, 유사하지 않은 물체의 거리는 길다는 판단을 하며 embedding space를 학습시킨다.
-Preference Vector는 User에게 positive & negative 2개의 영상을 보여주고 embedding network를 통해 embedding space로 전달한다. 전달된 positive & negative vector는 preference vector와의 유클리안 거리로 계산된다.
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