본 논문은 스마트폰 카메라의 이미지 신호 프로세서(ISP)를 위한 새로운 학습 방법을 제시합니다. 기존 학습 기반 ISP 개발의 어려움인 픽셀 단위 정렬된 쌍 데이터 확보 문제를 해결하기 위해, raw 이미지와 고품질 참조 이미지 간의 직접적인 대응 관계 없이 학습할 수 있는 비쌍 학습 방식을 제안합니다. 여러 개의 판별기를 사용하는 적대적 학습과 다항 손실 함수를 통해 콘텐츠 구조를 유지하면서 목표 RGB 데이터셋으로부터 색상 및 질감 특성을 학습합니다. 모바일 기기에 적합한 경량 신경망 아키텍처를 사용하여 Zurich RAW to RGB 및 Fujifilm UltraISP 데이터셋에서 평가한 결과, 기존 쌍 학습 방식에 비해 높은 충실도를 달성함을 보여줍니다. 코드와 사전 훈련된 모델은 공개적으로 제공됩니다.
