論文の概要: DensePol: Dense-Angle Polarization Dataset for Learning-Based Polarimetric Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09359v1
• Date: Tue, 08 Sep 2026 18:48:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.790871
• Title: DensePol: Dense-Angle Polarization Dataset for Learning-Based Polarimetric Vision
• Title（参考訳）: DensePol: 学習型偏光視のための高角偏光データセット
• Abstract要約: 分割時間(DoT)取得に基づく高冗長なRGB偏極データセットであるDensePolを紹介する。 密度角サンプリングにより偏光安定性が大幅に向上し、AoLP偏差は13.36円から21円に減少する。 実験では偏光予測と下流面正規推定の改善が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.673131921192995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polarimetric vision is gaining increasing attention because it provides physical cues about scene shape, material, and reflection that are difficult to recover from RGB alone. Recent work has therefore explored predicting polarization directly from conventional RGB images; however, the fidelity of these methods strongly depends on the polarization supervision used for training. Most existing datasets rely on Division-of-Focal-Plane (DoFP) cameras with four spatially interleaved analyzer orientations, which provide limited angular redundancy and introduce interpolation and instantaneous-field-of-view errors. We introduce DensePol, a high-redundancy RGB--polarization dataset based on Division-of-Time (DoT) acquisition, capturing 180 full-resolution analyzer orientations at $1^\circ$ intervals. DensePol contains 2,018 paired RGB--polarization images with the angular measurements and fitting residuals retained. Dense angular sampling substantially improves polarization stability, reducing AoLP deviation from $13.36^\circ$ to $2.21^\circ$. We further introduce a deterministic diffusion-based RGB-to-polarization framework with cyclic AoLP representation and a local DoLP refiner. Experiments demonstrate improved polarization prediction and downstream surface-normal estimation. The dataset and code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: ポラリメトリック・ビジョンは、RGB単独では回復が困難であるシーン形状、素材、反射に関する物理的手がかりを提供するため、注目を集めている。 近年の研究では、従来のRGB画像から直接偏光を予測する方法が検討されているが、これらの手法の忠実性は訓練に使用される偏光の監督に強く依存している。 既存のデータセットの多くは、4つの空間的インターリーブなアナライザの向きを持つDoFPカメラに依存しており、角度の冗長性に制限があり、補間や即時視野誤差を導入している。 分割時間(DoT)取得に基づく高冗長なRGB偏極データセットであるDensePolを導入し,180のフル解像度アナライザの向きを1^\circ$間隔で取得する。 DensePolには2,018対のRGB偏光画像があり、角測定と残像が残されている。 密度角サンプリングにより偏光安定性が大幅に向上し、AoLP偏差が13.36^\circ$から2.21^\circ$に減少する。 さらに、周期的AoLP表現とローカルDLP精錬器を備えた決定論的拡散に基づくRGB-to-polarizationフレームワークを導入する。 実験では偏光予測と下流面正規推定の改善が示された。 データセットとコードは公開されている。

関連論文リスト

• Stokes-Informed Diffusion for Robust Linear Polarization Estimation [49.459667092743445]
  GenPolar(ゲンポーラー)は、ミュラー形式主義を基盤としたストークスインフォームド拡散フレームワークである。 DLPの忠実度とAoPの安定性の両面において最先端の性能を達成する。 これらの改善は、物質検出やデフレクションを含む下流アプリケーションにおいて、顕著で一貫した利益をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-23T11:56:15Z)
• PolarVSR: A Unified Framework and Benchmark for Continuous Space-Time Polarization Video Reconstruction [42.44037120162351]
  線形偏光度(DoLP)や偏光角度(AoP)などの表面偏光特性の偏光画像化 既存のDoFP(Department of Focal-Plane)カメラはハードウェアのボトルネックに直面しており、高いフレームレートの取得をサポートできないことが多い。 本研究では,最初の時空間偏光ビデオ再構成アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T09:33:50Z)
• Poppy: Polarization-based Plug-and-Play Guidance for Enhancing Monocular Normal Estimation [69.74622862203036]
  Poppyは、テスト時に単発偏光測定を使用して、凍結したRGBバックボーンから正規性を洗練する、トレーニング不要のフレームワークである。 微分可能なレンダリング層は、精製された正規項を偏光予測に変換し、観察された信号とミスマッチをペナライズする。 これらの結果から, 学習したRGBに基づく偏極キューを用いた正規分布推定器の誘導は, 再学習することなく, 挑戦面上の正規分布を洗練させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-29T22:05:09Z)
• PolarAnything: Diffusion-based Polarimetric Image Synthesis [59.14294818211059]
  本稿では,光リアリズムと物理精度の両方で単一のRGB入力から偏光画像を合成できるPolarAnythingを提案する。 実験により,我々のモデルは高品質な偏光画像を生成し,偏光からの形状などの下流タスクをサポートすることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-23T07:09:10Z)
• PIDSR: Complementary Polarized Image Demosaicing and Super-Resolution [63.87900679891159]
  偏光カメラの解像度は従来のRGBカメラよりもはるかに低い。 既存の偏光画像復調法(PID)は、解像度を向上できないため制限されている。 我々は,PIDSRと超解像の相補的な偏極画像復位と超解像を行う共同フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T13:56:33Z)
• Glossy Object Reconstruction with Cost-effective Polarized Acquisition [41.96986483856648]
  この研究は、コスト効率の良い取得ツールを使用するスケーラブルな分極支援アプローチを導入している。 提案手法は,物体表面の分極的BRDF,ストークスベクトル,偏光状態をニューラル暗黙的場として表現する。 偏光レンダリングの暗黙的な表現に基本的な物理原理を活用することにより,本手法は既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T16:38:51Z)
• Benchmarking Burst Super-Resolution for Polarization Images: Noise Dataset and Analysis [14.056265185258534]
  偏光カメラは、色と偏光の両方を捉えるためにダブルバイアーバーストセンサーを使用している。 低い光効率と低い空間分解能を示し、ノイズの増加と偏光測定の妥協をもたらす。 バースト超解像を偏光イメージングに適用することは、調整されたデータセットの欠如と信頼できる地上の真実のノイズ統計が問題となる。 この研究は、分極バースト超解像のベンチマークを確立し、ノイズ伝搬に関する重要な洞察を与え、分極画像再構成を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-24T14:17:18Z)
• Learning to Deblur Polarized Images [59.33932533761383]
  偏光カメラは、1枚のショットで異なる偏光子角度で4つの直線偏光画像をキャプチャすることができる。 オンチップのマイクロ偏光器は光の一部を遮蔽するため、センサーの露出時間が長い場合が多いため、捕獲された偏光画像はぼやけやすい。 そこで本研究では,偏光を意識してこの問題を解決するために,偏光画像デブロアリングパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T07:56:28Z)
• PARTNER: Level up the Polar Representation for LiDAR 3D Object Detection [81.16859686137435]
  本稿では、極座標における新しい3次元物体検出器Partnerを紹介する。 提案手法は,ONCE検証セットにおいて3.68%,9.15%の差で従来の極性理論よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T01:59:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。