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## 論文概要 GANの性能を周波数の観点から分析し(特に小規模の)GANは高周波情報を生成する能力に欠けることを定量的に提示。そこで教師が生成した画像から全ての情報を抽出するのではなく、高周波情報のみを抽出するウェーブレット知識蒸留を提案。この問題に対処可能であることを示した。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zhang_Wavelet_Knowledge_Distillation_Towards_Efficient_Image-to-Image_Translation_CVPR_2022_paper.html ## Code 未確認。

## 論文概要 手動でラベルを付けることなく背景から物体を分離する。物体の定義は本質的に曖昧で文脈に依存するので外観のみを利用する既存手法は限界がある。そこで動的な物体に着目し、独立した動きを用いることによりこの曖昧さを自動的に解決するアプローチを提案。  https://zpbao.github.io/projects/CVPR22-Discovering/ ## Code https://github.com/zpbao/Discovery_Obj_Move

## 論文概要 RGBガイドつきのDepth超解像。離散コサイン変換、半結合畳み込み特徴抽出、適応的Edge Attentionに基づく新しいモデル(DCTNet)を提案。比較的少ないパラメータ数で高性能を実現。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zhao_Discrete_Cosine_Transform_Network_for_Guided_Depth_Map_Super-Resolution_CVPR_2022_paper.html ## Code https://github.com/Zhaozixiang1228/GDSR-DCTNet

## 論文概要 古典的なパッチベース手法を僅かに修正するだけでこれまで「GANのみ」が解決できるとされていた多くのタスクを解決できるという主張。具体的にはSinGAN中のGANを捨てて単純なパッチ近傍モジュールに置き換える。生成画像の品質はSinGANを大きく上回り実行時間も大幅に高速化。  https://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/gpnn/ ## Code https://github.com/WeizmannVision/DropTheGAN

## 論文概要 仮想モノクロカメラをシミュレートしカラー(Bayer)RawからモノクロRaw画像を合成するためのDe-Bayer-Filterモデルを提案。カラーRawと合成されたモノクロRawを融合して低照度画像強調を実現。同じ露出設定で撮影されたカラーRAWとモノクロRAW画像のペアのデータセットを公開。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Dong_Abandoning_the_Bayer-Filter_To_See_in_the_Dark_CVPR_2022_paper.html ## Code & Dataset https://github.com/TCL-AILab/Abandon_Bayer-Filter_See_in_the_Dark

## 論文概要 最近のNeRFは再構成品質を犠牲にしていたり出力マテリアル情報は従来のゲームエンジン(GE)と互換性がない。そこでマルチビュー画像から、空間的に変化する材料と照明を持つ未知のトポロジーの三角メッシュ（GEと互換性あり）を抽出可能な高効率な逆レンダリング手法を提案。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Munkberg_Extracting_Triangular_3D_Models_Materials_and_Lighting_From_Images_CVPR_2022_paper.html ## Code https://nvlabs.github.io/nvdiffrec/

## 論文概要 リモートセンシング(RS)画像のラベルの多くは小さな対象を対象としているため専門知識と細部への注意が必要とされる。そこで材質やテクスチャとRSタスクの間に高い相関関係があるという観察から、誘導バイアスを持つ特徴を生成するための自己教師付き事前学習手法を提案。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Akiva_Self-Supervised_Material_and_Texture_Representation_Learning_for_Remote_Sensing_Tasks_CVPR_2022_paper.html ## Code & Dataset https://github.com/periakiva/MATTER

## 論文概要 単顔画像のリライティング。既存手法の多くは非拡散照明を扱わないため鼻周りのリアルなキャストシャドウを生成することができない。そこで推定された顔形状に基づきキャストシャドウを推定する微分可能なアルゴリズムを導入。指向性光源下でSoTA。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Hou_Face_Relighting_With_Geometrically_Consistent_Shadows_CVPR_2022_paper.html ## Code https://github.com/andrewhou1/GeomConsistentFR

## 論文概要 単画像を入力とし、様々な太陽の位置に対応する再照明画像を生成する。形状推定を明示的に行い、シーンメッシュとイルミネーションバッファを計算する。KITTIやBDD100K等のの複数の自動運転データセットにおいて定性的評価し高性能を達成。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Zhang_SIMBAR_Single_Image-Based_Scene_Relighting_for_Effective_Data_Augmentation_for_CVPR_2022_paper.html ## Dataset https://simbarv1.github.io/

## 論文概要 オブジェクトを背景シーンに統合する。様々な種類の前景オブジェクトと異なる照明条件の背景シーンからなる大規模データセットを構築。提案ネットワークはマルチタスク協調型であり明示的な逆レンダリングなしで挿入オブジェクトのための照明調和編集を直接行うことができる。  https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Bao_Deep_Image-Based_Illumination_Harmonization_CVPR_2022_paper.html ## Dataset https://github.com/zhongyunbao/Dataset