論文の概要: The Differentiable Lens: Compound Lens Search over Glass Surfaces and Materials for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04441v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 18:16:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:08:45.513922
• Title: The Differentiable Lens: Compound Lens Search over Glass Surfaces and Materials for Object Detection
• Title（参考訳）: 微分レンズ:ガラス表面上の複合レンズ探索と物体検出材料
• Authors: Geoffroi C\^ot\'e, Fahim Mannan, Simon Thibault, Jean-Fran\c{c}ois Lalonde, Felix Heide
• Abstract要約: ほとんどのカメラレンズシステムは、下流のコンピュータ手法とは独立して設計されている。 本稿では,レンズ設計の課題に対処する最適化手法を提案する。 具体的には,ガラス材料のエンド・ツー・エンドコンテキストでの最適化を容易にするために,定量化ガラス変数を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.00621716076439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Most camera lens systems are designed in isolation, separately from downstream computer vision methods. Recently, joint optimization approaches that design lenses alongside other components of the image acquisition and processing pipeline -- notably, downstream neural networks -- have achieved improved imaging quality or better performance on vision tasks. However, these existing methods optimize only a subset of lens parameters and cannot optimize glass materials given their categorical nature. In this work, we develop a differentiable spherical lens simulation model that accurately captures geometrical aberrations. We propose an optimization strategy to address the challenges of lens design -- notorious for non-convex loss function landscapes and many manufacturing constraints -- that are exacerbated in joint optimization tasks. Specifically, we introduce quantized continuous glass variables to facilitate the optimization and selection of glass materials in an end-to-end design context, and couple this with carefully designed constraints to support manufacturability. In automotive object detection, we report improved detection performance over existing designs even when simplifying designs to two- or three-element lenses, despite significantly degrading the image quality.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのカメラレンズシステムは、下流のコンピュータビジョンとは独立して設計されている。 近年、画像取得および処理パイプラインの他のコンポーネント(特に下流ニューラルネットワーク)と一緒にレンズを設計する共同最適化アプローチは、画像品質の改善やビジョンタスクのパフォーマンス向上を実現している。 しかし、これらの既存手法はレンズパラメータのサブセットのみを最適化し、分類学的性質からガラス材料を最適化することはできない。 本研究では,幾何収差を正確に捉えた球面レンズシミュレーションモデルを開発した。 我々は,共同最適化作業において悪化する非凸損失関数や多くの製造制約に対して悪名高いレンズ設計の課題に対処するための最適化戦略を提案する。 具体的には, エンド・ツー・エンドの設計コンテキストにおけるガラス材料の最適化と選択を容易にするために, 量子化連続ガラス変数を導入し, 製造性をサポートするために慎重に設計した制約と組み合わせる。 自動車用物体検出において, 画像品質が著しく低下したにもかかわらず, 2素子または3素子のレンズに設計を簡易化しても, 既存の設計よりも検出性能が向上したことを報告した。

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