计算镜：基于深度矩阵分解的盲逆光传输
计算机视觉与模式识别
2019-12-06 v1 机器学习
摘要
我们通过观察附近未校准可见区域中间接光照的变化，恢复隐藏场景中发生的运动视频。我们将观测到的视频分解为未知隐藏场景视频与未知光传输矩阵之间的矩阵乘积来解决此问题。该任务极度不适定，因为任何非负分解都能满足数据。受近期 Deep Image Prior 工作的启发，我们使用随机初始化的卷积神经网络以一次性训练方式参数化因子矩阵，并表明这会产生反映隐藏场景中真实运动的分解结果。
引用
@article{arxiv.1912.02314,
title = {Computational Mirrors: Blind Inverse Light Transport by Deep Matrix Factorization},
author = {Miika Aittala and Prafull Sharma and Lukas Murmann and Adam B. Yedidia and Gregory W. Wornell and William T. Freeman and Fredo Durand},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.02314},
year = {2019}
}
备注
14 pages, 5 figures, Advances in Neural Information Processing Systems 2019