論文の概要: One Photon, Many Worlds: Posteriors and Predictions with Single-Photon Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02675v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 01:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.1608
• Title: One Photon, Many Worlds: Posteriors and Predictions with Single-Photon Cameras
• Title（参考訳）: 1光子と多くの世界:単光子カメラによる後部と予測
• Abstract要約: 単光子アバランシェダイオード(SPAD)カメラは、光子計数特性のため、従来のカメラと根本的に異なる動作を行う。 それぞれのフレームはバイナリ画像を生成する: 露出中に光子が届かなければ、ピクセルはゼロを報告し、1つ以上の光子が到着すると報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.01928895762442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-photon avalanche diode (SPAD) cameras operate fundamentally differently from conventional cameras due to their photon-counting nature. Each frame produces a binary image: pixels report zero if no photons arrived during exposure, and one if one or more photons arrived. Reconstructing a scene or inferring its properties from a single binary frame is difficult because many different images could produce the same measurement; thus, the inverse problem is fundamentally one-to-many. As we gather more binary measurements, the inherent uncertainty associated with the inverse problem and any associated inference diminishes. With sufficient photon counts, photon noise becomes negligible relative to the signal mean, enabling near-deterministic scene recovery and inference. This work characterizes the transition from stochastic to near-deterministic scene understanding as photon budget increases, analyzing how the stochasticity in photon arrival affects downstream inference tasks. Technically, we develop a conditional generative framework based on a Hypergeometric frame-thinning process for accumulated binary SPAD measurements. Generative models capture the one-to-many nature of photon-starved inverse problems, enabling empirical characterization of how this ambiguity diminishes with increasing measurements and its impact on downstream tasks like character recognition, QR code decoding, and facial analysis.
• Abstract（参考訳）: 単光子アバランシェダイオード(SPAD)カメラは、光子計数特性のため、従来のカメラと根本的に異なる動作を行う。 それぞれのフレームはバイナリ画像を生成する: 露出中に光子が届かなければ、ピクセルはゼロを報告し、1つ以上の光子が到着すると報告する。 シーンを再構築したり、その特性を1つのバイナリフレームから推測することは、多くの異なる画像が同じ測定をすることができるため困難であり、逆問題の基本は1対1である。 より多くのバイナリー測定を収集すると、逆問題と関連するあらゆる推論に関する固有の不確実性は減少する。 十分な光子数では、信号平均に対して光子ノイズが無視され、ほぼ決定論的シーンの回復と推測が可能となる。 本研究は,光子の到着の確率性が下流推論タスクにどのように影響するかを解析し,光子の予算が増加するにつれて,確率からほぼ決定的なシーン理解への移行を特徴付ける。 技術的には、蓄積されたバイナリSPAD測定のためのハイパージオメトリフレームシンニングプロセスに基づく条件生成フレームワークを開発する。 生成モデルは、光子スターベッド逆問題の一対多の性質を捉え、この曖昧さが、測定の増加と、文字認識、QRコードデコーディング、顔分析などの下流タスクへの影響によってどのように減少するかを実証的に評価することができる。

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