Yao Gao

収録論文 6本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 写真カメラにおける普遍的計算収差補正に向けて：包括的ベンチマーク分析
  計算収差補正2026/3/1

  多様なレンズに汎用な計算収差補正のための大規模ベンチマークUniCACを構築し、24手法を比較評価して性能に影響する3要因を特定した。

• 鮮明かつ奥行きのあるRGBD撮像：生物に着想を得た単心設計
  計算撮像2025/10/1

  生物に倣った全球面単心レンズと深層学習を組み合わせ、単一撮影から全焦点画像と高精度な深度マップを同時に復元するRGBD撮像フレームワークを提案。

• オプティカルフロー推定の腐敗に対するロバスト性ベンチマーク
  オプティカルフロー/ロバスト性2024/11/1

  オプティカルフロー推定モデルの一般的な腐敗に対するロバスト性を評価するため、7つの時間的腐敗と17の単一画像腐敗からなるベンチマークを構築し、29モデルを評価した。

• 深度対応PSFによる単レンズ制御可能な被写界深度イメージング
  計算撮像2024/9/1

  単一レンズの光学収差と制御不能な被写界深度を計算手法で補正し、深度推定とPSFモデルを用いて任意の高級レンズ相当の被写界深度画像を生成するフレームワークを提案した。

• 複合レンズ計算イメージングの準大域的設計探索
  計算イメージング2024/4/1

  光学系と画像再構成アルゴリズムを自動で同時設計する手法を提案し、複合レンズ系の初期設計探索と並列最適化により従来より高画質な計算イメージング系を実現した。

• ベクトル量子化によるドメイン混合光学劣化表現を用いた実世界計算収差補正
  計算収差補正/ドメイン適応2024/3/1

  実世界の収差補正における合成データと実データのギャップを、教師なしドメイン適応として捉え、VQGANで光学劣化を量子化・表現するQDMRフレームワークを提案した論文。