論文の概要: A Learnable Color Correction Matrix for RAW Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02497v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 07:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 19:41:01.697182
• Title: A Learnable Color Correction Matrix for RAW Reconstruction
• Title（参考訳）: RAW再構成のための学習可能な色補正マトリックス
• Authors: Anqi Liu, Shiyi Mu, Shugong Xu,
• Abstract要約: 複雑な逆画像信号処理装置(ISP)を近似する学習可能な色補正行列(CCM)を導入する。 実験結果から,本手法で生成したRAW(simRAW)画像は,より複雑な逆ISP法で生成した画像と同等の性能向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.394856071610604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving algorithms usually employ sRGB images as model input due to their compatibility with the human visual system. However, visually pleasing sRGB images are possibly sub-optimal for downstream tasks when compared to RAW images. The availability of RAW images is constrained by the difficulties in collecting real-world driving data and the associated challenges of annotation. To address this limitation and support research in RAW-domain driving perception, we design a novel and ultra-lightweight RAW reconstruction method. The proposed model introduces a learnable color correction matrix (CCM), which uses only a single convolutional layer to approximate the complex inverse image signal processor (ISP). Experimental results demonstrate that simulated RAW (simRAW) images generated by our method provide performance improvements equivalent to those produced by more complex inverse ISP methods when pretraining RAW-domain object detectors, which highlights the effectiveness and practicality of our approach.
• Abstract（参考訳）: 自律運転アルゴリズムは通常、人間の視覚システムとの互換性のため、モデル入力としてsRGBイメージを使用する。 しかし、SRGB画像はRAW画像と比較すると、下流タスクに準最適である可能性がある。 RAW画像の入手は,実世界の運転データ収集の難しさとアノテーションの問題点に制約されている。 この制限に対処し、RAWドメイン駆動知覚における研究を支援するために、新しい超軽量RAW再構成法を設計する。 提案モデルでは,1つの畳み込み層のみを用いて複雑な逆画像信号処理(ISP)を近似する学習可能な色補正行列(CCM)を提案する。 実験により,本手法により生成されたRAW(simRAW)画像は,RAWドメインオブジェクト検出器の事前学習において,より複雑な逆ISP法で生成された画像と同等の性能向上を実現し,本手法の有効性と実用性を強調した。

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