論文の概要: Self-supervised HDR Imaging from Motion and Exposure Cues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12311v1
- Date: Wed, 23 Mar 2022 10:22:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-24 15:24:04.711087
- Title: Self-supervised HDR Imaging from Motion and Exposure Cues
- Title（参考訳）: 運動・露光キューからの自己監督型HDRイメージング
- Authors: Michal Nazarczuk and Sibi Catley-Chandar and Ales Leonardis and
Eduardo P\'erez Pellitero
- Abstract要約: 本稿では,学習可能なHDR推定のための新たな自己教師型アプローチを提案する。
実験の結果,提案手法を用いて訓練したHDRモデルは,全監督下で訓練したモデルと性能の競争力を発揮することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57046548797279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent High Dynamic Range (HDR) techniques extend the capabilities of current
cameras where scenes with a wide range of illumination can not be accurately
captured with a single low-dynamic-range (LDR) image. This is generally
accomplished by capturing several LDR images with varying exposure values whose
information is then incorporated into a merged HDR image. While such approaches
work well for static scenes, dynamic scenes pose several challenges, mostly
related to the difficulty of finding reliable pixel correspondences.
Data-driven approaches tackle the problem by learning an end-to-end mapping
with paired LDR-HDR training data, but in practice generating such HDR
ground-truth labels for dynamic scenes is time-consuming and requires complex
procedures that assume control of certain dynamic elements of the scene (e.g.
actor pose) and repeatable lighting conditions (stop-motion capturing). In this
work, we propose a novel self-supervised approach for learnable HDR estimation
that alleviates the need for HDR ground-truth labels. We propose to leverage
the internal statistics of LDR images to create HDR pseudo-labels. We
separately exploit static and well-exposed parts of the input images, which in
conjunction with synthetic illumination clipping and motion augmentation
provide high quality training examples. Experimental results show that the HDR
models trained using our proposed self-supervision approach achieve performance
competitive with those trained under full supervision, and are to a large
extent superior to previous methods that equally do not require any
supervision.
- Abstract（参考訳）: 近年のハイダイナミックレンジ(hdr)技術は、広い照明範囲のシーンを単一の低ダイナミックレンジ(ldr)画像で正確に撮影できない現在のカメラの能力を拡張している。
これは一般に、情報を統合されたHDR画像に組み込んだ様々な露光値を持つ複数のLDR画像をキャプチャすることで達成される。
このようなアプローチは静的なシーンではうまく機能するが、動的シーンにはいくつかの課題があり、主に信頼できるピクセル対応を見つけるのが困難である。
データ駆動アプローチでは、ldr-hdrトレーニングデータでエンドツーエンドマッピングを学習することでこの問題に対処しているが、実際には、ダイナミックシーンのためのhdrグラウンド-ルースラベルの生成には時間がかかり、シーンの動的要素(俳優のポーズなど)と反復可能な照明条件(ストップモーションキャプチャ)の制御を前提とする複雑な手順が必要となる。
本研究では,学習可能なHDR推定のための新たな自己教師型アプローチを提案する。
我々は,LDR画像の内部統計を利用してHDR擬似ラベルを作成することを提案する。
入力画像の静的およびよく露出した部分を別々に利用し、合成照明クリッピングと運動増強と組み合わせて高品質なトレーニング例を提供する。
実験結果から,提案手法を用いて訓練したhdrモデルは,全監督下で訓練したhdrモデルと同等に監視を必要としない従来の手法に匹敵する性能を実現することがわかった。
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