論文の概要: Measured Albedo in the Wild: Filling the Gap in Intrinsics Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15662v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 17:55:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 12:12:11.016701
• Title: Measured Albedo in the Wild: Filling the Gap in Intrinsics Evaluation
• Title（参考訳）: 野生における測定されたアルベド:本質的評価におけるギャップを埋める
• Authors: Jiaye Wu, Sanjoy Chowdhury, Hariharmano Shanmugaraja, David Jacobs, and Soumyadip Sengupta
• Abstract要約: 固有画像分解と逆レンダリングは、コンピュータビジョンにおける長年の課題である。 アルベドの回収を評価するため、ほとんどのアルゴリズムは平均的ヒト診断率(W)で定量的な性能を報告している。 We propose three new metrics that complement W: intensity, chromaticity and texture metrics。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.237916755616165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Intrinsic image decomposition and inverse rendering are long-standing problems in computer vision. To evaluate albedo recovery, most algorithms report their quantitative performance with a mean Weighted Human Disagreement Rate (WHDR) metric on the IIW dataset. However, WHDR focuses only on relative albedo values and often fails to capture overall quality of the albedo. In order to comprehensively evaluate albedo, we collect a new dataset, Measured Albedo in the Wild (MAW), and propose three new metrics that complement WHDR: intensity, chromaticity and texture metrics. We show that existing algorithms often improve WHDR metric but perform poorly on other metrics. We then finetune different algorithms on our MAW dataset to significantly improve the quality of the reconstructed albedo both quantitatively and qualitatively. Since the proposed intensity, chromaticity, and texture metrics and the WHDR are all complementary we further introduce a relative performance measure that captures average performance. By analysing existing algorithms we show that there is significant room for improvement. Our dataset and evaluation metrics will enable researchers to develop algorithms that improve albedo reconstruction. Code and Data available at: https://measuredalbedo.github.io/
• Abstract（参考訳）: 固有画像分解と逆レンダリングは、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。 アルベドの回収を評価するため、ほとんどのアルゴリズムはIIWデータセットの平均重み付き人体識別率(WHDR)測定値を用いて定量的な性能を報告している。 しかしながら、WHDRは比較的アルベド値にのみ焦点を合わせており、アルベドの全体的な品質を捉えることができないことが多い。 アルベドを包括的に評価するために、新しいデータセットである「MAW」を収集し、WHDRを補完する3つの新しい指標(強度、色度、テクスチャメトリクス)を提案する。 既存のアルゴリズムは、しばしばWHDRメトリックを改善するが、他のメトリクスでは性能が良くないことを示す。 そして、MAWデータセットに異なるアルゴリズムを微調整し、再構成されたアルベドの品質を定量的かつ質的に向上させる。 提案する強度,色度,テクスチャの測定値とWHDRは相補的であるため,平均性能を捉える相対的性能尺度も導入する。 既存のアルゴリズムを分析することで、改善の余地があることが分かる。 我々のデータセットと評価指標により、研究者はアルベド再構築を改善するアルゴリズムを開発できる。 コードとデータは、https://measuredalbedo.github.io/で入手できる。

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