Bài báo này trình bày một khuôn khổ thị giác máy tính mới dựa trên Snapshot Compressed Imaging (SCI) sử dụng mặt nạ nhị phân giả ngẫu nhiên 8x8 để khắc phục những hạn chế của các kỹ thuật SCI hiện có, cho thấy hiệu suất kém trong điều kiện ánh sáng yếu và SNR thấp. Cốt lõi của nó là Bộ mã hóa tự động khử nhiễu nén (CompDAE) dựa trên kiến trúc STFormer, được thiết kế để thực hiện trực tiếp các tác vụ tiếp theo như phát hiện cạnh và ước tính độ sâu mà không cần tái tạo hình ảnh. CompDAE tích hợp một chiến lược đào tạo bị ràng buộc về tốc độ lấy cảm hứng từ BackSlash để tạo ra các mô hình có thể nén và cung cấp một nền tảng đa tác vụ tích hợp bằng cách sử dụng bộ giải mã tác vụ cụ thể nhẹ và bộ mã hóa dùng chung. Kết quả thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu khác nhau chứng minh rằng CompDAE đạt được hiệu suất tiên tiến với độ phức tạp giảm đáng kể, đặc biệt là trong điều kiện ánh sáng cực yếu khi các đường ống CMOS và SCI hiện có bị lỗi.
