論文の概要: MIPI 2023 Challenge on RGBW Fusion: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10089v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 05:02:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 14:29:39.448650
• Title: MIPI 2023 Challenge on RGBW Fusion: Methods and Results
• Title（参考訳）: MIPI 2023 RGBW核融合への挑戦:方法と結果
• Authors: Qianhui Sun, Qingyu Yang, Chongyi Li, Shangchen Zhou, Ruicheng Feng, Yuekun Dai, Wenxiu Sun, Qingpeng Zhu, Chen Change Loy, Jinwei Gu
• Abstract要約: 本稿は、MIPI 2023上でのRGBW Joint Remosaic and Denoiseのトラックを要約し、レビューする。 合計81人の参加者が登録され、4チームが最終テストフェーズで結果を提出した。 本論文では,本課題で開発された上位3モデルについて詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.53703757370016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing and integrating advanced image sensors with novel algorithms in camera systems are prevalent with the increasing demand for computational photography and imaging on mobile platforms. However, the lack of high-quality data for research and the rare opportunity for an in-depth exchange of views from industry and academia constrain the development of mobile intelligent photography and imaging (MIPI). With the success of the 1st MIPI Workshop@ECCV 2022, we introduce the second MIPI challenge, including four tracks focusing on novel image sensors and imaging algorithms. This paper summarizes and reviews the RGBW Joint Remosaic and Denoise track on MIPI 2023. In total, 81 participants were successfully registered, and 4 teams submitted results in the final testing phase. The final results are evaluated using objective metrics, including PSNR, SSIM, LPIPS, and KLD. A detailed description of the top three models developed in this challenge is provided in this paper. More details of this challenge and the link to the dataset can be found at https://mipi-challenge.org/MIPI2023/.
• Abstract（参考訳）: カメラシステムにおける新しいアルゴリズムによる高度な画像センサの開発と統合は、モバイルプラットフォームでの計算写真や画像の需要の増加とともに普及している。 しかし、研究のための高品質なデータの欠如と、産業や学界からの深い見解交換の機会は、モバイル・インテリジェント・フォトグラフィー・イメージング(MIPI)の開発を妨げている。 第1回MIPIワークショップ@ECCV 2022の成功により、新しい画像センサと撮像アルゴリズムに焦点を当てた4つのトラックを含む第2回MIPIチャレンジを紹介した。 本稿は,MIPI 2023のRGBW Joint Remosaic and Denoiseトラックを要約し,レビューする。 合計81人の参加者が登録され、4チームが最終テストフェーズで結果を提出した。 最終結果は、PSNR、SSIM、LPIPS、KLDなどの客観的指標を用いて評価される。 本論文では,本課題で開発された上位3モデルについて詳述する。 この課題の詳細とデータセットへのリンクはhttps://mipi-challenge.org/MIPI2023/で確認できる。

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