Geometric Reciprocity(GRT)는 단안 비디오를 활용해 입체 비디오를 생성하는 새로운 프레임워크입니다. 기존 DIBR 방식의 문제점인 디스오클루션 인페인팅을 자가 지도 학습으로 해결합니다.
GRT의 핵심은 Geometric Reciprocity Theorem(GRT)으로, 타겟 뷰에서 손실된 마스크를 분석적으로 계산하여 테스트 시점에 디스오클루션 마스크를 직접 구할 수 있습니다.
자가 지도 학습을 통해 기존 방식보다 성능이 향상되었으며