Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised HDR Imaging: What Can Be Learned from a Single 8-bit Video?

論文の概要: Unsupervised HDR Imaging: What Can Be Learned from a Single 8-bit Video?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05522v1
Date: Fri, 11 Feb 2022 09:28:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-14 16:36:49.849775
Title: Unsupervised HDR Imaging: What Can Be Learned from a Single 8-bit Video?
Title（参考訳）: 監督なしHDRイメージング:8ビットビデオから何が学べるか?
Authors: Francesco Banterle, Demetris Marnerides, Kurt Debattista, Thomas Bashford-Rogers
Abstract要約: 一つのSDRビデオが、他の最先端手法と同等かそれ以上の画質のHDRビデオを生成するのに十分であることを示す。提案したゼロショットアプローチでは、多くの場合、単一のSDRビデオが、他の最先端手法と比べて、同じ品質のHDRビデオを生成するのに十分であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.272672280446366
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recently, Deep Learning-based methods for inverse tone-mapping standard dynamic range (SDR) images to obtain high dynamic range (HDR) images have become very popular. These methods manage to fill over-exposed areas convincingly both in terms of details and dynamic range. Typically, these methods, to be effective, need to learn from large datasets and to transfer this knowledge to the network weights. In this work, we tackle this problem from a completely different perspective. What can we learn from a single SDR video? With the presented zero-shot approach, we show that, in many cases, a single SDR video is sufficient to be able to generate an HDR video of the same quality or better than other state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 近年,高ダイナミックレンジ(HDR)画像を得るための逆トーンマッピング標準ダイナミックレンジ(SDR)画像のディープラーニングに基づく手法が広く普及している。これらの手法は、詳細とダイナミックレンジの両面で説得力のある過剰な領域を埋めることができる。通常、これらの手法は効果的に大規模なデータセットから学習し、この知識をネットワーク重みに転送する必要がある。この研究では、全く異なる観点からこの問題に取り組みます。単一のSDRビデオから何が学べるか? 提案するゼロショット方式では,多くの場合,単一のsdrビデオが,他の最先端の手法と同等かそれ以上の品質のhdrビデオを生成するのに十分であることを示す。

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