MIPI 2023 Challenge on RGBW Fusion: Methods and Results

要約

タイトル：MIPI 2023 Challenge on RGBW Fusion: Methods and Results

要約：

– モバイルプラットフォームでの計算的写真撮影や画像処理の需要の増加に伴い、高度なイメージセンサーと革新的なアルゴリズムの開発と統合が広く行われています。
– しかしながら、研究のための高品質なデータの欠如と、業界と学術界の深い交流の機会の不足は、モバイルインテリジェント写真撮影や画像処理の発展を制限しています。
– MIPI2022年、1回目のMIPI Workshop@ECCV 2022 の成功に続き、4つのトラックを含む第2回目のMIPIチャレンジを紹介します。これらのトラックは、新しいイメージセンサーや画像処理アルゴリズムにフォーカスしています。
– この論文では、MIPI 2023のRGBW Joint Remosaic and Denoise トラックについてまとめ、レビューしています。
– 合計81人が登録し、4つのチームが最終テストフェーズで結果を提出しました。最終的な結果は、PSNR、SSIM、LPIPS、KLDなどの客観的な指標を使用して評価されました。このチャレンジで開発されたトップ3のモデルの詳細な説明も提供されています。
– このチャレンジの詳細およびデータセットへのリンクについては、 https://mipi-challenge.org/MIPI2023/ を参照してください。

要約(オリジナル)

Developing and integrating advanced image sensors with novel algorithms in camera systems are prevalent with the increasing demand for computational photography and imaging on mobile platforms. However, the lack of high-quality data for research and the rare opportunity for an in-depth exchange of views from industry and academia constrain the development of mobile intelligent photography and imaging (MIPI). With the success of the 1st MIPI Workshop@ECCV 2022, we introduce the second MIPI challenge, including four tracks focusing on novel image sensors and imaging algorithms. This paper summarizes and reviews the RGBW Joint Remosaic and Denoise track on MIPI 2023. In total, 81 participants were successfully registered, and 4 teams submitted results in the final testing phase. The final results are evaluated using objective metrics, including PSNR, SSIM, LPIPS, and KLD. A detailed description of the top three models developed in this challenge is provided in this paper. More details of this challenge and the link to the dataset can be found at https://mipi-challenge.org/MIPI2023/.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI