論文の概要: Overexposure Mask Fusion: Generalizable Reverse ISP Multi-Step
Refinement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11511v1
- Date: Thu, 20 Oct 2022 18:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 14:18:03.076201
- Title: Overexposure Mask Fusion: Generalizable Reverse ISP Multi-Step
Refinement
- Title(参考訳): 過剰露出マスクフュージョン: 一般化可能な逆ISPマルチステップリファインメント
- Authors: Jinha Kim, Jun Jiang, and Jinwei Gu
- Abstract要約: 本稿では,RAW再建の課題に対する最先端の解決策を提案する。
RGBからベイザーに代えて、パイプラインはRGBからRAWに格下げされ、知覚的損失関数が使えるようになった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.186389326668305
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: With the advent of deep learning methods replacing the ISP in transforming
sensor RAW readings into RGB images, numerous methodologies solidified into
real-life applications. Equally potent is the task of inverting this process
which will have applications in enhancing computational photography tasks that
are conducted in the RAW domain, addressing lack of available RAW data while
reaping from the benefits of performing tasks directly on sensor readings. This
paper's proposed methodology is a state-of-the-art solution to the task of RAW
reconstruction, and the multi-step refinement process integrating an
overexposure mask is novel in three ways: instead of from RGB to bayer, the
pipeline trains from RGB to demosaiced RAW allowing use of perceptual loss
functions; the multi-step processes has greatly enhanced the performance of the
baseline U-Net from start to end; the pipeline is a generalizable process of
refinement that can enhance other high performance methodologies that support
end-to-end learning.
- Abstract(参考訳): センサRAW読取をRGB画像に変換するためのISPに代わるディープラーニング手法の出現により、多くの方法論が実生活に定着した。
同様に強力なタスクは、RAWドメインで実行される計算写真タスクの強化に応用し、センサーの読み取りに直接タスクを実行するという利点を享受しながら、利用可能なRAWデータの欠如に対処する。
This paper's proposed methodology is a state-of-the-art solution to the task of RAW reconstruction, and the multi-step refinement process integrating an overexposure mask is novel in three ways: instead of from RGB to bayer, the pipeline trains from RGB to demosaiced RAW allowing use of perceptual loss functions; the multi-step processes has greatly enhanced the performance of the baseline U-Net from start to end; the pipeline is a generalizable process of refinement that can enhance other high performance methodologies that support end-to-end learning.
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