抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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作付の基本操作は,データ増強と翻訳不変性から計算写真と表現学習まで,ほぼあらゆるコンピュータビジョンシステムを支える。本論文では,この操作により導入された微妙なトレースを調べた。例えば,カメラ光学への精密化にもかかわらず,レンズは,特定の手がかり,特に色収差とビグネッティングの背後を残す。写真者は,画像美学と情景構成に関連した他の手がかりを残す。これらのトレースを検出する方法を研究し,作付けが画像分布に与える影響を調べた。著者らの目的は,空間作物の基本的影響を分析する事であるが,ショートカット学習のより良い理解で,欠陥のある光調和と平等なニューラルネットワーク研究者を明らかにするように,我々の研究への多くの実際的含意がある。コードはhttps://github.com/basilevh/dissecting image cropsで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】