論文の概要: PolarAPP: Beyond Polarization Demosaicking for Polarimetric Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23071v1
- Date: Tue, 24 Mar 2026 11:07:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.447255
- Title: PolarAPP: Beyond Polarization Demosaicking for Polarimetric Applications
- Title（参考訳）: PolarAPP: ポラリメトリックアプリケーションのための偏光デモサックを超えて
- Abstract要約: ポラリメトリックイメージングは、通常の推定やデフレクションのような高度な視覚応用を可能にする。
既存のアプリケーションは、焦点の分割センサーから生計測を鼻で再分類することで構築されたデータセットに依存している。
デモサイクリングと下流タスクを協調的に最適化する最初のフレームワークであるPolarAPPを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.48882461819429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Polarimetric imaging enables advanced vision applications such as normal estimation and de-reflection by capturing unique surface-material interactions. However, existing applications (alternatively called downstream tasks) rely on datasets constructed by naively regrouping raw measurements from division-of-focal-plane sensors, where pixels of the same polarization angle are extracted and aligned into sparse images without proper demosaicking. This reconstruction strategy results in suboptimal, incomplete targets that limit downstream performance. Moreover, current demosaicking methods are task-agnostic, optimizing only for photometric fidelity rather than utility in downstream tasks. Towards this end, we propose PolarAPP, the first framework to jointly optimize demosaicking and its downstream tasks. PolarAPP introduces a feature alignment mechanism that semantically aligns the representations of demosaicking and downstream networks via meta-learning, guiding the reconstruction to be task-aware. It further employs an equivalent imaging constraint for demosaicking training, enabling direct regression to physically meaningful outputs without relying on rearranged data. Finally, a task-refinement stage fine-tunes the task network using the stable demosaicking front-end to further enhance accuracy. Extensive experimental results demonstrate that PolarAPP outperforms existing methods in both demosaicking quality and downstream performance. Code is available upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: ポラリメトリックイメージングは、独自の表面-材料相互作用をキャプチャすることで、通常の推定やデフレクションのような高度な視覚応用を可能にする。
しかし、既存のアプリケーション(逆に下流タスクと呼ばれる)は、同じ偏光角のピクセルを抽出し、適切な復光を行わずにスパース画像に配置する、焦点の分割センサーから生計測をナビゲートすることで構築されたデータセットに依存している。
この再構成戦略は、下流の性能を制限する最適で不完全な目標をもたらす。
さらに、現在の復号法はタスク非依存であり、下流タスクの実用性ではなく、測光忠実度のみに最適化されている。
この目的に向けて、デモサックと下流タスクを協調的に最適化する最初のフレームワークであるPolarAPPを提案する。
PolarAPPは、メタラーニングを通じてデモサックとダウンストリームネットワークの表現を意味的に整列する機能アライメント機構を導入し、再構築をタスク対応に導く。
さらに、復調訓練に等価なイメージング制約を採用し、再配置されたデータに頼ることなく、物理的に意味のある出力への直接回帰を可能にする。
そして、安定な復調フロントエンドを用いてタスクネットワークを微調整し、精度をさらに向上する。
大規模な実験結果から、PolarAPPは既存の手法よりも、品質とダウンストリームのパフォーマンスの両面で優れています。
コードは受理時に利用可能である。
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