論文の概要: DynamicISP: Dynamically Controlled Image Signal Processor for Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01146v3
• Date: Mon, 28 Aug 2023 02:59:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 01:24:10.030300
• Title: DynamicISP: Dynamically Controlled Image Signal Processor for Image Recognition
• Title（参考訳）: dynamicisp:画像認識のための動的制御型画像信号処理装置
• Authors: Masakazu Yoshimura, Junji Otsuka, Atsushi Irie, Takeshi Ohashi
• Abstract要約: 動的ISPは、複数の古典的ISP関数から構成され、前のフレームの認識結果に応じて各フレームのパラメータを動的に制御する。 本稿では,複数のISP関数のパラメータの制御に成功し,単一および複数カテゴリのオブジェクト検出タスクにおいて,計算コストの低い最先端の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5530212768657544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image Signal Processors (ISPs) play important roles in image recognition tasks as well as in the perceptual quality of captured images. In most cases, experts make a lot of effort to manually tune many parameters of ISPs, but the parameters are sub-optimal. In the literature, two types of techniques have been actively studied: a machine learning-based parameter tuning technique and a DNN-based ISP technique. The former is lightweight but lacks expressive power. The latter has expressive power, but the computational cost is too heavy on edge devices. To solve these problems, we propose "DynamicISP," which consists of multiple classical ISP functions and dynamically controls the parameters of each frame according to the recognition result of the previous frame. We show our method successfully controls the parameters of multiple ISP functions and achieves state-of-the-art accuracy with low computational cost in single and multi-category object detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 画像信号処理装置(isp)は、画像認識タスクや撮像画像の知覚品質において重要な役割を果たす。 ほとんどの場合、専門家はISPの多くのパラメータを手動で調整するために多くの努力をしています。 文献では、機械学習に基づくパラメータチューニング技術とDNNベースのISP技術という2つの手法が活発に研究されている。 前者は軽量だが、表現力に欠ける。 後者は表現力があるが、計算コストはエッジデバイスでは重すぎる。 これらの問題を解決するために,複数の古典的ISP関数からなるDynamicISPを提案し,前フレームの認識結果に応じて各フレームのパラメータを動的に制御する。 本稿では,複数のISP関数のパラメータの制御に成功し,単一および複数カテゴリのオブジェクト検出タスクにおいて,計算コストの低い最先端の精度を実現する。

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