論文の概要: Snapshot Compressed Imaging Based Single-Measurement Computer Vision for Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15122v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 08:20:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:14.269277
• Title: Snapshot Compressed Imaging Based Single-Measurement Computer Vision for Videos
• Title（参考訳）: スナップショット圧縮画像を用いたビデオ用シングル計測コンピュータビジョン
• Authors: Fengpu Pan, Jiangtao Wen, Yuxing Han,
• Abstract要約: スナップショット画像(SCI)は,低帯域・低消費電力で高速映像を撮影するための有望な技術である。 SCIはまた、低照度光子制限と低信号対雑音比画像条件の課題に直面している。 本稿では,STFormer アーキテクチャをバックボーンとして用いた新しい圧縮Denoising Autoencoder (CompDAE) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.322783570127756
• License:
• Abstract: Snapshot compressive imaging (SCI) is a promising technique for capturing high-speed video at low bandwidth and low power, typically by compressing multiple frames into a single measurement. However, similar to traditional CMOS image sensor based imaging systems, SCI also faces challenges in low-lighting photon-limited and low-signal-to-noise-ratio image conditions. In this paper, we propose a novel Compressive Denoising Autoencoder (CompDAE) using the STFormer architecture as the backbone, to explicitly model noise characteristics and provide computer vision functionalities such as edge detection and depth estimation directly from compressed sensing measurements, while accounting for realistic low-photon conditions. We evaluate the effectiveness of CompDAE across various datasets and demonstrated significant improvements in task performance compared to conventional RGB-based methods. In the case of ultra-low-lighting (APC $\leq$ 20) while conventional methods failed, the proposed algorithm can still maintain competitive performance.
• Abstract（参考訳）: スナップショット圧縮画像(SCI)は、通常、複数のフレームを1つの計測単位に圧縮することで、低帯域と低消費電力で高速映像をキャプチャするための有望な技術である。 しかし、従来のCMOSイメージセンサベースイメージングシステムと同様に、SCIは低照度光子制限と低信号対雑音比画像条件の課題にも直面している。 本稿では,STFormerアーキテクチャをバックボーンとした新しい圧縮デノイングオートエンコーダ(CompDAE)を提案し,実測値からエッジ検出や深度推定などのコンピュータビジョン機能を実現するとともに,現実的な低光度条件を考慮に入れた。 各種データセットにおけるCompDAEの有効性を評価し,従来のRGB手法と比較してタスク性能が大幅に向上した。 超低照度(APC $\leq$20)の場合、従来の手法は失敗するが、提案アルゴリズムは競争性能を維持することができる。

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