AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が「カメラのノイズをAIで何とかしましょう」と言うのですが、そもそもカメラのノイズって経営にどう関係するんですか。
素晴らしい着眼点ですね！カメラの画質改善は製品価値や検査精度、顧客体験に直結しますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的にはどの段階でAIを入れるんですか。撮った生データに直接入れるのと、出来上がった画像に入れるのとでは違うと聞きましたが。
良い問いです。ここで出てくる用語を整理します。Image Signal Processing (ISP)（画像信号処理）はカメラが生のセンサー信号を見やすい画像に変える工程です。生のままのraw（ロウ）データに処理前にAIを当てる方法と、最終的なsRGB（sRGB）画像にAIを当てる方法がありますよ。
なるほど。で、それぞれの欠点は何でしょうか。どちらが費用対効果が高いんでしょうか。
要点を3つにまとめますね。1つ目、raw領域のデノイズはセンサー固有のノイズを扱えるが、後続のISPでノイズが増幅されることがある。2つ目、sRGB領域のデノイズはISP後の見え方に最適化できるが、ISPで歪んだノイズを元にするため未知の状況に弱い。3つ目、つまり一方だけでは安定した一般化が難しいのです。
これって要するに生データも最終画像も両方手当てする、二重で備えるということ？
その通りです！Dual-domainの考え方はまさに二領域で処理することにあります。さらに重要なのはそれらを結ぶISPを”微分可能”にして学習できるようにし、訓練時に全体を一体として最適化する点です。大丈夫、順を追えば運用可能ですよ。
微分可能って難しそうですが、現場に入れるときはどう扱うんでしょうか。カメラごとに学習し直すのは現実的ではない気がします。
いい観点です。ここでも要点を3つ。1つ目、微分可能なISPは訓練時にのみ使い、推論（実運用）では外すことができる。2つ目、学習したデノイザーモジュールはプラグアンドプレイで未知のカメラにも適用できる場合が多い。3つ目、つまり現場導入のために全てのカメラで再学習する必要は必ずしもないのです。
要するに、訓練時に賢く作れば、現場では余計な手間を掛けずに済むと。なるほど、よく分かりました。ありがとうございました、拓海さん。
