論文の概要: ISP Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10203v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 16:12:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:21:08.997758
• Title: ISP Distillation
• Title（参考訳）: ISP蒸留
• Authors: Eli Schwartz, Alex Bronstein, Raja Giryes
• Abstract要約: 物体認識などの高レベルマシンビジョンモデルは、画像がカメラispによって標準画像空間に変換されると仮定する。 カメラISPは、人間の観察者に視覚的に喜ばしい画像を生成するために最適化されており、マシンには適用されないため、ISPの計算時間を省き、ビジョンモデルを生データに直接適用することができる。 我々は、知識蒸留を用いてRAWデータに直接適用されるモデルを訓練し、RAW画像のモデル予測が、処理されたRGB画像の既訓練モデルの予測と一致するようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.111429881689865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nowadays, many of the images captured are "observed" by machines only and not by humans, for example, robots' or autonomous cars' cameras. High-level machine vision models, such as object recognition, assume images are transformed to some canonical image space by the camera ISP. However, the camera ISP is optimized for producing visually pleasing images to human observers and not for machines, thus, one may spare the ISP compute time and apply the vision models directly to the raw data. Yet, it has been shown that training such models directly on the RAW images results in a performance drop. To mitigate this drop in performance (without the need to annotate RAW data), we use a dataset of RAW and RGB image pairs, which can be easily acquired with no human labeling. We then train a model that is applied directly to the RAW data by using knowledge distillation such that the model predictions for RAW images will be aligned with the predictions of an off-the-shelf pre-trained model for processed RGB images. Our experiments show that our performance on RAW images is significantly better than a model trained on labeled RAW images. It also reasonably matches the predictions of a pre-trained model on processed RGB images, while saving the ISP compute overhead.
• Abstract（参考訳）: 現在、撮影された画像の多くは、ロボットや自動運転車のカメラなど、人間ではなく機械によって「観察」されている。 物体認識などの高レベルマシンビジョンモデルは、画像がカメラispによって標準画像空間に変換されると仮定する。 しかし、カメラISPは、人間の観察者に対して、マシンではなく、視覚的に喜ぶ画像を生成するために最適化されているため、ISPの計算時間を省いて、ビジョンモデルを生データに直接適用することができる。 しかし,RAW画像から直接そのようなモデルをトレーニングすると,性能低下が生じることが示されている。 RAWデータのアノテートを必要とせずに)この性能低下を軽減するために、RAWとRGBのイメージペアのデータセットを使用し、人間のラベルなしで容易に取得できる。 次に、RAW画像のモデル予測が処理されたRGB画像の既製プリトレーニングモデルの予測と一致するように、知識蒸留を使用してRAWデータに直接適用されるモデルをトレーニングします。 実験の結果,RAW画像の性能はラベル付きRAW画像で訓練されたモデルよりも有意に優れていることがわかった。 また、処理されたRGB画像の事前訓練されたモデルの予測に合理的に一致し、ISPの計算オーバーヘッドを節約します。

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