Fugu-MT 論文翻訳(概要): DRHDR: A Dual branch Residual Network for Multi-Bracket High Dynamic Range Imaging

論文の概要: DRHDR: A Dual branch Residual Network for Multi-Bracket High Dynamic Range Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04124v1
Date: Wed, 8 Jun 2022 18:46:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-10 15:23:11.587966
Title: DRHDR: A Dual branch Residual Network for Multi-Bracket High Dynamic Range Imaging
Title（参考訳）: DRHDR:マルチブラケット高ダイナミックレンジイメージングのための二重分岐残差ネットワーク
Authors: Juan Mar\'in-Vega, Michael Sloth, Peter Schneider-Kamp, Richard R\"ottger
Abstract要約: マルチブラケットHDRイメージングのための2分岐残差畳み込みニューラルネットワークDRを提案する。二重分岐アプローチを用いることで、HDR結果を推定するために必要な計算資源を制約しながら、高品質な結果が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce DRHDR, a Dual branch Residual Convolutional Neural Network for Multi-Bracket HDR Imaging. To address the challenges of fusing multiple brackets from dynamic scenes, we propose an efficient dual branch network that operates on two different resolutions. The full resolution branch uses a Deformable Convolutional Block to align features and retain high-frequency details. A low resolution branch with a Spatial Attention Block aims to attend wanted areas from the non-reference brackets, and suppress displaced features that could incur on ghosting artifacts. By using a dual branch approach we are able to achieve high quality results while constraining the computational resources required to estimate the HDR results.
Abstract（参考訳）: DRHDR(Dual branch Residual Convolutional Neural Network for Multi-Bracket HDR Imaging)を紹介する。動的シーンから複数のブラケットを融合する課題に対処するため,2つの異なる解像度で動作する効率的なデュアルブランチネットワークを提案する。フルレゾリューションブランチでは、Deformable Convolutional Blockを使用して機能を整列し、高周波の詳細を保持する。空間的注意ブロックを持つ低解像度のブランチは、非参照括弧から所望の領域に到達し、ゴーストのアーティファクトを発生させるような配置のずれを抑えることを目的としている。二重分岐アプローチを用いることで、HDR結果を推定するために必要な計算資源を制約しながら、高品質な結果が得られる。

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