論文の概要: Unsupervised Spectral Demosaicing with Lightweight Spectral Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01990v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 02:45:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 15:22:59.512980
• Title: Unsupervised Spectral Demosaicing with Lightweight Spectral Attention Networks
• Title（参考訳）: 軽量スペクトルアテンションネットワークを用いた教師なしスペクトルデモサイシング
• Authors: Kai Feng, Yongqiang Zhao, Seong G. Kong, and Haijin Zeng
• Abstract要約: 本稿では、教師なしで訓練された深層学習に基づくスペクトル復調手法を提案する。 提案手法は, 空間歪み抑制, スペクトル忠実度, 頑健性, 計算コストの観点から, 従来の教師なし手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7433262627741914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a deep learning-based spectral demosaicing technique trained in an unsupervised manner. Many existing deep learning-based techniques relying on supervised learning with synthetic images, often underperform on real-world images especially when the number of spectral bands increases. According to the characteristics of the spectral mosaic image, this paper proposes a mosaic loss function, the corresponding model structure, a transformation strategy, and an early stopping strategy, which form a complete unsupervised spectral demosaicing framework. A challenge in real-world spectral demosaicing is inconsistency between the model parameters and the computational resources of the imager. We reduce the complexity and parameters of the spectral attention module by dividing the spectral attention tensor into spectral attention matrices in the spatial dimension and spectral attention vector in the channel dimension, which is more suitable for unsupervised framework. This paper also presents Mosaic25, a real 25-band hyperspectral mosaic image dataset of various objects, illuminations, and materials for benchmarking. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that the proposed method outperforms conventional unsupervised methods in terms of spatial distortion suppression, spectral fidelity, robustness, and computational cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、教師なしで訓練された深層学習に基づくスペクトル復調手法を提案する。 既存のディープラーニングベースの技術の多くは、合成画像による教師付き学習に依存しており、特にスペクトルバンド数が増加すると実世界画像に過小評価されることが多い。 本稿では,スペクトルモザイク画像の特徴に基づいて,モザイク損失関数,対応するモデル構造,変換戦略,および完全な教師なしスペクトル復調フレームワークを形成する早期停止戦略を提案する。 実世界のスペクトル復調における課題は、モデルパラメータと画像の計算資源との整合性である。 スペクトル注意テンソルを空間次元のスペクトル注意行列とチャネル次元のスペクトル注意ベクトルに分割することでスペクトル注意モジュールの複雑さとパラメータを低減し、教師なしの枠組みに適している。 本稿では,25バンド超スペクトルモザイク画像データセットであるモザイク25についても述べる。 提案手法は, 空間歪み抑制, スペクトル忠実度, 頑健性, 計算コストの観点から, 従来の教師なし手法よりも優れていることを示す。

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