Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-time division-of-focal-plane polarization imaging system with progressive networks

論文の概要: Real-time division-of-focal-plane polarization imaging system with progressive networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13823v1
Date: Tue, 26 Oct 2021 16:19:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-27 16:05:45.464992
Title: Real-time division-of-focal-plane polarization imaging system with progressive networks
Title（参考訳）: プログレッシブネットワークを用いたリアルタイム焦点偏光イメージングシステム
Authors: Rongyuan Wu, Yongqiang Zhao, Ning Li, and Seong G.Kong
Abstract要約: 本稿では,畳み込み畳み込みニューラルネットワーク(PPDN)を用いた高速DoFP復調システムを構築する。 PPDNは、Navidia Jetson TX2のようなエッジサイドGPUデバイス向けに特別に設計されている。実験により、PDNはパラメータが少なく、推論速度が速い、最も優れた既存の手法と競合できることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.818716240554243
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Division-of-focal-plane (DoFP) polarization imaging technical recently has been applied in many fields. However, the images captured by such sensors cannot be used directly because they suffer from instantaneous field-of-view errors and low resolution problem. This paper builds a fast DoFP demosaicing system with proposed progressive polarization demosaicing convolutional neural network (PPDN), which is specifically designed for edge-side GPU devices like Navidia Jetson TX2. The proposed network consists of two parts: reconstruction stage and refining stage. The former recovers four polarization channels from a single DoFP image. The latter fine-tune the four channels to obtain more accurate polarization information. PPDN can be implemented in another version: PPDN-L (large), for the platforms of high computing resources. Experiments show that PPDN can compete with the best existing methods with fewer parameters and faster inference speed and meet the real-time demands of imaging system.
Abstract（参考訳）: 近年,多くの分野に焦点偏光イメージング技術が応用されている。しかし、このようなセンサーが捉えた画像は、即時視野誤差や解像度の低い問題に悩まされるため、直接は利用できない。本稿では,navidia jetson tx2のようなエッジサイドgpuデバイス用に特別に設計された,progressive polarization demosaicing convolutional neural network (ppdn)を提案する高速dofp復調システムを構築する。提案するネットワークは,復元段階と精製段階の2つの部分からなる。前者は、単一のDoFP画像から4つの分極チャネルを復元する。後者は4つのチャネルを微調整し、より正確な分極情報を得る。 PPDNは別のバージョンで実装できる: PPDN-L (large) - ハイ・コンピューティング・リソースのプラットフォーム用。実験により、PDNはパラメータが少なく、推論速度が速く、撮像システムのリアルタイム要求を満たす最も優れた既存の手法と競合できることが示された。

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