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PatchMatch

PatchMatchとは,ある2つの画像間でどことどこが似ているか,を見つけるアルゴリズムです.

一般的なアルゴリズムでは,画像内に小領域を定義して 小領域を移動させながら似ている箇所を見つける方法がとられています.
この方法では全小領域に対して計算する必要が出てくるので計算コストが大きくなります(小領域の移動量にもよりますが ← 精度とトレードオフ).

PatchMatchでも同様の方法で行っているのですが,
小領域の探索部分を最適化することにより効率的に計算できるアルゴリズムです.
低コストで画像間の似ている箇所を探せるので便利ですね.

DeepLearningのConvolutionにも応用されているそうで,考え方自体は汎用性が高そうです.
PatchMatchの詳しい解説はここをご参照ください.

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