論文の概要: Self-Supervised Reversed Image Signal Processing via Reference-Guided Dynamic Parameter Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13916v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 11:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 14:59:26.101747
• Title: Self-Supervised Reversed Image Signal Processing via Reference-Guided Dynamic Parameter Selection
• Title（参考訳）: 参照誘導動的パラメータ選択による自己監督逆画像信号処理
• Authors: Junji Otsuka, Masakazu Yoshimura, Takeshi Ohashi
• Abstract要約: メタデータとペア画像を必要としない自己教師付き逆ISP方式を提案する。 提案手法は,RGB画像を参照RAW画像と同じセンサで同一環境で撮影されたRAWライクな画像に変換する。 提案手法は,他の最先端教師付き手法に匹敵する精度で,様々な逆ISPを学習可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unprocessed sensor outputs (RAW images) potentially improve both low-level and high-level computer vision algorithms, but the lack of large-scale RAW image datasets is a barrier to research. Thus, reversed Image Signal Processing (ISP) which converts existing RGB images into RAW images has been studied. However, most existing methods require camera-specific metadata or paired RGB and RAW images to model the conversion, and they are not always available. In addition, there are issues in handling diverse ISPs and recovering global illumination. To tackle these limitations, we propose a self-supervised reversed ISP method that does not require metadata and paired images. The proposed method converts a RGB image into a RAW-like image taken in the same environment with the same sensor as a reference RAW image by dynamically selecting parameters of the reversed ISP pipeline based on the reference RAW image. The parameter selection is trained via pseudo paired data created from unpaired RGB and RAW images. We show that the proposed method is able to learn various reversed ISPs with comparable accuracy to other state-of-the-art supervised methods and convert unknown RGB images from COCO and Flickr1M to target RAW-like images more accurately in terms of pixel distribution. We also demonstrate that our generated RAW images improve performance on real RAW image object detection task.
• Abstract（参考訳）: 非処理センサ出力(RAW画像)は、低レベルと高レベルの両方のコンピュータビジョンアルゴリズムを改善する可能性があるが、大規模RAW画像データセットの欠如は研究の障壁である。 そこで,既存のRGB画像をRAWに変換する逆画像信号処理(ISP)について検討した。 しかし、既存のほとんどの方法は変換をモデル化するためにカメラ固有のメタデータやRGBとRAWのペア画像を必要とする。 さらに、多様なISPの扱いや、世界的な照明の回復に問題がある。 これらの制約に対処するために,メタデータとペア画像を必要としない自己教師付き逆ISP方式を提案する。 提案手法は,RGB画像を参照RAW画像に基づいて逆ISPパイプラインのパラメータを動的に選択することにより,参照RAW画像と同じ環境下で撮像されたRAWライクな画像に変換する。 パラメータ選択は、未ペアRGBおよびRAW画像から生成された擬似ペアデータを介して訓練される。 提案手法は,他の最先端教師付き手法と同等の精度で様々な逆ISPを学習し,未知のRGB画像をCOCOやFlickr1Mから変換し,RAWライクな画像を画素分布でより正確にターゲットできることを示す。 また、生成したRAW画像が実際のRAW画像オブジェクト検出タスクの性能を向上させることを示す。

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