이 논문에서는 RAW 이미지를 직접 사용하여 이미지 분류 작업을 수행하는 것이 가능하다는 것을 보여준다. RAW 이미지는 RGB 이미지로 변환하는 과정에서 정보가 손실되지 않으므로, 충분히 발전된 분류기를 사용하면 RGB 이미지와 동등한 분류 성능을 얻을 수 있다.
논문에서는 새로운 공개 데이터셋을 소개하고, VGG와 ResNet 분류기를 사용하여 RAW 이미지와 RGB 이미지의 분류 성능을 비교하였다. 그 결과, RAW 이미지와 RGB 이미지의 분류 정확도가 거의 동일한 것으로 나타났다.
또한 RAW 이미지를 사용하면 RGB 이미지로 변환하는 시간을 절약할 수 있어, 전체 계산 시간을 최대 8.46배 단축할 수 있다는 것을 보여주었다. 이러한 결과는 RAW 이미지를 컴퓨터 비전 알고리즘의 직접적인 입력으로 사용하는 것이 매우 유망하다는 것을 뒷받침한다.
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