論文の概要: Physics vs. Learned Priors: Rethinking Camera and Algorithm Design for
Task-Specific Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09871v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 04:09:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 23:37:48.740941
- Title: Physics vs. Learned Priors: Rethinking Camera and Algorithm Design for
Task-Specific Imaging
- Title（参考訳）: 物理と学習前科:課題特異的イメージングのためのカメラ再考とアルゴリズム設計
- Authors: Tzofi Klinghoffer, Siddharth Somasundaram, Kushagra Tiwary, Ramesh
Raskar
- Abstract要約: 物理とデータの両方を利用する手法が、画像やコンピュータビジョンにおいてどのように普及してきたかを示す。
私たちは、エンドツーエンドの設計の進歩に対する現在の障壁を共有し、これらの障壁をどのように克服できるかを仮説を立てています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.322538648429632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cameras were originally designed using physics-based heuristics to capture
aesthetic images. In recent years, there has been a transformation in camera
design from being purely physics-driven to increasingly data-driven and
task-specific. In this paper, we present a framework to understand the building
blocks of this nascent field of end-to-end design of camera hardware and
algorithms. As part of this framework, we show how methods that exploit both
physics and data have become prevalent in imaging and computer vision,
underscoring a key trend that will continue to dominate the future of
task-specific camera design. Finally, we share current barriers to progress in
end-to-end design, and hypothesize how these barriers can be overcome.
- Abstract（参考訳）: カメラは元々、物理に基づくヒューリスティックを使って美的イメージをキャプチャするために設計された。
近年、カメラデザインは純粋に物理駆動からデータ駆動とタスク固有のものへと変化してきた。
本稿では,カメラハードウェアとアルゴリズムのエンド・ツー・エンド設計の新たな分野の構成要素を理解するためのフレームワークを提案する。
このフレームワークの一部として、物理とデータの両方を利用する手法が、画像やコンピュータビジョンにおいてどのように普及し、タスク固有のカメラ設計の将来を左右する重要なトレンドを浮き彫りにしてきたかを示す。
最後に、エンドツーエンド設計の進歩に対する現在の障壁を共有し、これらの障壁をどのように克服できるかを仮定します。
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