TL;DR使用 RAW 图像作为计算机视觉算法的直接输入，可以显著减少转换为 RGB 的计算时间，并且可以保持分类性能不变。
Abstract
Using RAW-images in computer vision problems is surprisingly underexplored
considering that converting from RAW to RGB does not introduce any new capture
information. In this paper, we show that a sufficiently advanced
本研究提出了一个可逆的图像信号处理管线（InvISP），不仅可以呈现视觉上吸引人的 sRGB 图像，而且还允许恢复几乎完美的 RAW 数据。我们还集成了一个可微的 JPEG 压缩模拟器，使我们的框架能够从 JPEG 图像中重构 RAW 数据。大量的定量和定性实验表明，与替代方法相比，我们的方法在呈现 sRGB 图像和重构 RAW 数据方面获得了更高的质量。