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摘要。SRGB图像现在是计算机视觉研究中预训练视觉模型的主要选择，这是由于它们的易用性和效果存储。同时，原始图像的优点在于它们在可变的现实世界中的较丰富的物理信息。对于基于相机原始数据的计算机视觉任务，大多数现有研究采用了将图像信号处理器（ISP）与后端网络集成的方法，但经常忽略ISP阶段和后续网络之间的相互作用功能。从NLP和CV区域中正在进行的适配器研究中汲取灵感，我们介绍了Raw-Adapter，这是一种旨在将SRGB预先训练的模型调整为相机原始数据的新颖方法。RAW-ADAPTER包括输入级适配器，这些适配器采用可学习的ISP阶段来进行AD-RAW输入，以及模型级别的适配器，以在ISP阶段和随后的高级网络之间建立连接。此外，Raw-Adapter是一个可以在各种Compoter Vision Frameworks中使用的通用框架。在不同的照明条件下进行了丰富的实验，已经显示了我们算法的最先进（SOTA）绩效，证明了其在一系列现实世界和合成数据集中的有效性和效率。代码可在此URL上找到。
将预训练的视觉模型适应相机原始图像
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