本研究では、物体運動ブラーの影響下での画像検索を可能にする新しいタスクを提案している。従来の画像検索手法は主に静止物体を対象としており、運動ブラーの影響を受けた物体の検索は未探索の分野であった。
提案手法は、ブラー状態の異なる物体画像間の対応関係を学習することで、運動ブラーに対してロバストな画像表現を生成する。具体的には、以下の取り組みを行っている:
実験の結果、提案手法は従来手法を大幅に上回る性能を示し、物体運動ブラーに対して高いロバスト性を発揮することが確認された。本研究は、動的な実世界シナリオにおける画像検索の高度化に貢献するものである。
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by Rong Zou,Mar... às arxiv.org 04-30-2024
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