연구진이 실제 디포커스 환경을 반영한 새로운 벤치마크 'RealDefocus'를 공개했어요. 기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 실제 촬영 데이터를 기반으로 제작되었으며, 고해상도 데이터와 정렬된 디포커스/선명 이미지 페어를 제공해요. RealDefocus는 다양한 이미지 복원 및 신경 렌더링 접근 방식을 비교할 수 있는 통일된 평가 프레임워크를 제공하며, GitHub에서 프로젝트 페이지를 확인할 수 있어요.
RealDefocus는 RealBokeh 데이터셋을 기반으로 구축되었으며, 훈련/검증/테스트 데이터 분할과 함께 표준화된 평가 프로토콜을 포함하고 있어요. 연구진은 데이터셋의 신뢰성을 높이기 위해 크로스 데이터셋 검증 프로토콜도 제시했어요.
이 벤치마크는 단일 이미지 디포커스 제거(SIDD) 분야의 연구 발전에 기여할 것으로 기대되며, 이미지 복원 성능 평가 및 일반화 능력 검증에 활용될 수 있을 거예요.