論文の概要: Differentiable Task-Driven Coded Aperture Camera Design with 3D Gaussian Scene Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.28004v1
• Date: Tue, 20 Oct 2026 10:48:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.774101
• Title: Differentiable Task-Driven Coded Aperture Camera Design with 3D Gaussian Scene Representations
• Title（参考訳）: 3次元ガウスシーン表現によるタスク駆動型符号化開口カメラの設計
• Abstract要約: 複雑なカメラシステムと知覚タスクを共同で設計するための、差別化可能なフレームワークを提案する。 我々は、デフォーカスカメラとモノクラーとステレオ構成の2つの符号化開口深度を設計する。 以上の結果から,既存の符号化開口設計と非微分可能カメラ設計のベースラインを改良した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.349064979059294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera design heavily influences perception task performance, yet cameras are typically designed by domain experts through costly experimentation, in isolation from the tasks they serve. Existing joint-design methods either rely on differentiable simulation limited to pre-captured 2D images, restricting them to optics or image-processing pipeline design, or use non-differentiable camera simulators optimised with derivative-free or reinforcement-learning methods that scale poorly with the number of design parameters. We present a differentiable framework for jointly designing complex camera systems and downstream perception tasks. We use it to design two coded-aperture depth-from-defocus cameras, a monocular and a stereo configuration, by jointly optimising the coded aperture mask, camera parameters, and a depth estimation network end-to-end. Our framework represents scenes with 3D Gaussian Splatting reconstructed from real-world captures, providing a differentiable image formation process for gradient-based optimisation over design spaces intractable for prior differentiable approaches. Results demonstrate that our differentiable method improves over existing coded aperture design and non-differentiable camera design baselines, offering a step forward in automated and principled camera design for autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: カメラのデザインは、知覚タスクのパフォーマンスに大きく影響するが、カメラは一般的に、高価な実験を通じてドメインの専門家によってデザインされる。 既存の共同設計法は、プリキャプチャされた2D画像に制限された微分可能シミュレーションに依存し、光学または画像処理パイプライン設計に制限されるか、あるいは、設計パラメータの数に劣ったスケールの微分自由または強化学習法で最適化された非微分不可能なカメラシミュレータを使用する。 複雑なカメラシステムと下流認識タスクを共同で設計するフレームワークを提案する。 我々は、符号化開口マスク、カメラパラメータ、奥行き推定ネットワークのエンドツーエンドを協調的に最適化することにより、デフォーカスカメラとモノクラーとステレオ構成の2つの符号化開口深度を設計する。 本フレームワークは実世界の撮影から再構成した3次元ガウススプラッティングのシーンを表現し、事前の微分可能なアプローチで抽出可能な設計空間に対する勾配に基づく最適化のための微分可能な画像形成プロセスを提供する。 その結果,既存の符号化開口設計と非識別カメラ設計のベースラインを改良し,自律システムのための自動および原理カメラ設計の一歩を踏み出した。

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