論文の概要: ISETHDR: A Physics-based Synthetic Radiance Dataset for High Dynamic Range Driving Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12048v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 00:14:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 15:33:26.103733
- Title: ISETHDR: A Physics-based Synthetic Radiance Dataset for High Dynamic Range Driving Scenes
- Title（参考訳）: ISETHDR:高ダイナミックレンジ駆動シーンのための物理ベースの合成放射データセット
- Authors: Zhenyi Liu, Devesh Shah, Brian Wandell,
- Abstract要約: 本稿では,物理に基づく画像システムのためのエンドツーエンドソフトウェアシミュレーションについて述べる。
このソフトウェアを用いて,高ダイナミックレンジ環境における性能向上のためのセンサを探索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes a physics-based end-to-end software simulation for image systems. We use the software to explore sensors designed to enhance performance in high dynamic range (HDR) environments, such as driving through daytime tunnels and under nighttime conditions. We synthesize physically realistic HDR spectral radiance images and use them as the input to digital twins that model the optics and sensors of different systems. This paper makes three main contributions: (a) We create a labeled (instance segmentation and depth), synthetic radiance dataset of HDR driving scenes. (b) We describe the development and validation of the end-to-end simulation framework. (c) We present a comparative analysis of two single-shot sensors designed for HDR. We open-source both the dataset and the software.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,物理に基づく画像システムのためのエンドツーエンドソフトウェアシミュレーションについて述べる。
本研究では,高ダイナミックレンジ(HDR)環境において,日中トンネルを走行したり,夜間の条件下での運転などの性能向上を目的としたセンサの探索を行う。
我々は、物理的にリアルなHDRスペクトル放射像を合成し、異なる系の光学とセンサーをモデル化するデジタルツインへの入力として使用する。
本論文の主な貢献は3つある。
(a)HDR運転シーンの合成放射率データセットをラベル付き(インスタントセグメンテーションと深度)作成する。
b) エンド・ツー・エンド・シミュレーション・フレームワークの開発と検証について述べる。
(c)HDR用に設計された2つの単発センサの比較分析を行った。
データセットとソフトウェアの両方をオープンソースにしています。
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