論文の概要: Chanel-Orderer: A Channel-Ordering Predictor for Tri-Channel Natural Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13021v1
- Date: Wed, 20 Nov 2024 03:53:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-21 16:12:17.845330
- Title: Chanel-Orderer: A Channel-Ordering Predictor for Tri-Channel Natural Images
- Title（参考訳）: Chanel-Orderer:三チャネル自然画像のチャネル順序予測器
- Authors: Shen Li, Lei Jiang, Wei Wang, Hongwei Hu, Liang Li,
- Abstract要約: Chanel-Ordererは3つのチャンネルのそれぞれを、オブジェクトセマンティクスの先行値でスコアすることを学ぶ。
私たちの研究は、Chanel-Ordererが私たちの自然界の人間の視覚的な着色を模倣していることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.88536473893905
- License:
- Abstract: This paper shows a proof-of-concept that, given a typical 3-channel images but in a randomly permuted channel order, a model (termed as Chanel-Orderer) with ad-hoc inductive biases in terms of both architecture and loss functions can accurately predict the channel ordering and knows how to make it right. Specifically, Chanel-Orderer learns to score each of the three channels with the priors of object semantics and uses the resulting scores to predict the channel ordering. This brings up benefits into a typical scenario where an \texttt{RGB} image is often mis-displayed in the \texttt{BGR} format and needs to be corrected into the right order. Furthermore, as a byproduct, the resulting model Chanel-Orderer is able to tell whether a given image is a near-gray-scale image (near-monochromatic) or not (polychromatic). Our research suggests that Chanel-Orderer mimics human visual coloring of our physical natural world.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,典型的な3チャンネル画像が与えられたが,ランダムに置換されたチャネルオーダーでは,アーキテクチャと損失関数の両方の観点から,アドホックな帰納バイアスを持つモデル(シャネルオーダと呼ばれる)が,チャネルオーダを正確に予測し,その正しさを判断できることを示す。
具体的には、Chanel-Orderer氏は3つのチャネルのそれぞれをオブジェクトセマンティクスの先行値でスコアすることを学び、その結果のスコアを使用してチャネルの順序を予測する。
これにより、 \texttt{RGB} イメージが \texttt{BGR} フォーマットで誤って表示され、正しい順序で修正されるという典型的なシナリオにメリットがもたらされる。
さらに、副生成物として、結果のモデルであるシャネル・オーダは、与えられた画像が、ほぼグレースケールの画像(ほぼ単色)であるかどうか(多色)を判断することができる。
私たちの研究は、Chanel-Ordererが私たちの自然界の人間の視覚的な着色を模倣していることを示唆している。
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