論文の概要: PyNET-QxQ: A Distilled PyNET for QxQ Bayer Pattern Demosaicing in CMOS Image Sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04314v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 15:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 14:48:14.966993
• Title: PyNET-QxQ: A Distilled PyNET for QxQ Bayer Pattern Demosaicing in CMOS Image Sensor
• Title（参考訳）: PyNET-QxQ:CMOSイメージセンサにおけるQxQベイアパターンデモのための蒸留PyNET
• Authors: Minhyeok Cho, Haechang Lee, Hyunwoo Je, Kijeong Kim, Dongil Ryu, Jinsu Kim, Jonghyun Bae, and Albert No
• Abstract要約: PyNET-QxQはQxQ CFAパターン用に設計された軽量ISPである。 QxQ画像(実際のQxQカメラセンサで観測)による実験は、PyNET-QxQの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.760377894620457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The deep learning-based ISP models for mobile cameras produce high-quality images comparable to the professional DSLR camera. However, many of them are computationally expensive, which may not be appropriate for mobile environments. Also, the recent mobile cameras adopt non-Bayer CFAs (e.g., Quad Bayer, Nona Bayer, and QxQ Bayer) to improve image quality; however, most deep learning-based ISP models mainly focus on standard Bayer CFA. In this work, we propose PyNET-QxQ based on PyNET, a light-weighted ISP explicitly designed for the QxQ CFA pattern. The number of parameters of PyNET-QxQ is less than 2.5% of PyNET. We also introduce a novel knowledge distillation technique, progressive distillation, to train the compressed network effectively. Finally, experiments with QxQ images (obtained by an actual QxQ camera sensor, under development) demonstrate the outstanding performance of PyNET-QxQ despite significant parameter reductions.
• Abstract（参考訳）: モバイルカメラ用のディープラーニングベースのISPモデルは、プロのDSLRカメラに匹敵する高品質な画像を生成する。 しかし、それらの多くは計算コストが高く、モバイル環境には適していない可能性がある。 また、最近のモバイルカメラでは画質向上のために非バイヤーCFA(Quad Bayer、Nona Bayer、QxQ Bayerなど)を採用しているが、ほとんどのディープラーニングベースのISPモデルは標準のバイヤーCFAに重点を置いている。 本研究では,QxQ CFAパターンを明示的に設計した軽量ISPであるPyNETをベースとしたPyNET-QxQを提案する。 PyNET-QxQのパラメータ数はPyNETの2.5%以下である。 また,圧縮ネットワークを効果的に訓練するための新しい知識蒸留技術であるプログレッシブ蒸留法を提案する。 最後に、QxQ画像(開発中の実際のQxQカメラセンサで観測)による実験により、パラメータの大幅な減少にもかかわらず、PyNET-QxQの優れた性能を示す。

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