論文の概要: Limitations of Data-Driven Spectral Reconstruction -- An Optics-Aware Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03835v4
• Date: Sun, 19 Oct 2025 07:54:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.018364
• Title: Limitations of Data-Driven Spectral Reconstruction -- An Optics-Aware Analysis
• Title（参考訳）: データ駆動スペクトル再構成の限界 -光学的解析-
• Authors: Qiang Fu, Matheus Souza, Eunsue Choi, Suhyun Shin, Seung-Hwan Baek, Wolfgang Heidrich,
• Abstract要約: データ駆動スペクトル再構成は、費用対効果の高いRGBカメラで捉えたRGB画像からスペクトル情報を抽出することを目的としている。 我々は、現在のデータセットに対する過度に適合する制限を評価する。 我々は,RGBのスペクトル法におけるメタメカや準メタメカの条件を扱うための基本的な限界を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.72795283513315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging empowers machine vision systems with the distinct capability of identifying materials through recording their spectral signatures. Recent efforts in data-driven spectral reconstruction aim at extracting spectral information from RGB images captured by cost-effective RGB cameras, instead of dedicated hardware. Published work reports exceedingly high numerical scores for this reconstruction task, yet real-world performance lags substantially behind. We systematically analyze the performance of such methods. First, we evaluate the overfitting limitations with respect to current datasets by training the networks with less data, validating the trained models with unseen yet slightly modified data and cross-dataset validation. Second, we reveal fundamental limitations in the ability of RGB to spectral methods to deal with metameric or near-metameric conditions, which have so far gone largely unnoticed due to the insufficiencies of existing datasets. We validate the trained models with metamer data generated by metameric black theory and re-training the networks with various forms of metamers. This methodology can also be used for data augmentation as a partial mitigation of the dataset issues, although the RGB to spectral inverse problem remains fundamentally ill-posed. Finally, we analyze the potential for modifying the problem setting to achieve better performance by exploiting optical encoding provided by either optical aberrations or deliberate optical design. Our experiments show such approaches provide improved results under certain circumstances, but their overall performance is limited by the same dataset issues. We conclude that future progress on snapshot spectral imaging will heavily depend on the generation of improved datasets which can then be used to design effective optical encoding strategies. Code: https://github.com/vccimaging/OpticsAwareHSI-Analysis.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージングは、スペクトルシグネチャを記録することで、材料を識別する能力を持つマシンビジョンシステムに権限を与える。 データ駆動型スペクトル再構成における最近の取り組みは、専用ハードウェアではなく、費用対効果の高いRGBカメラで捉えたRGB画像からスペクトル情報を抽出することを目的としている。 公表された作業報告は、この再建作業において非常に高い数値スコアを達成しているが、実際のパフォーマンスの遅れはかなり遅れている。 このような手法の性能を系統的に解析する。 まず、より少ないデータでネットワークをトレーニングし、わずかに修正されていないデータでトレーニングされたモデルを検証し、データセット間の検証を行うことにより、現在のデータセットに対する過度な制限を評価する。 第2に、RGBのスペクトル法におけるメタメカや準メタメカの条件に対処する能力の根本的な制限を明らかにする。 メタマーブラック理論によって生成されたメタマーデータを用いてトレーニングされたモデルを検証し,各種メタマーを用いてネットワークを再学習する。 この手法は、RGBからスペクトル逆問題への部分的な緩和として、データ拡張にも使用することができるが、基本的には不十分である。 最後に、光学収差や故意の光学設計によって提供される光符号化を利用して、より優れた性能を達成するために、問題設定を変更する可能性を分析する。 実験の結果, ある状況下では改善された結果が得られたが, 全体の性能は同一のデータセットの問題によって制限されている。 我々は、将来のスナップショット分光画像の進歩は、効率的な光符号化戦略の設計に使用できる改良されたデータセットの生成に大きく依存する、と結論付けている。 コード:https://github.com/vccimaging/OpticsAwareHSI-Analysis。

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