論文の概要: CEN-HDR: Computationally Efficient neural Network for real-time High Dynamic Range imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05213v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 12:32:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 15:44:23.497085
• Title: CEN-HDR: Computationally Efficient neural Network for real-time High Dynamic Range imaging
• Title（参考訳）: CEN-HDR:リアルタイム高速ダイナミックレンジイメージングのための計算効率の良いニューラルネットワーク
• Authors: Steven Tel, Barth\'el\'emy Heyrman, Dominique Ginhac
• Abstract要約: リアルタイムHDRイメージングのための光注意機構とサブピクセル畳み込み操作に基づく計算効率の良いニューラルネットを提案する。 提案手法は,最先端のソリューションよりも高速でありながら,画像品質の競争力のある結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High dynamic range (HDR) imaging is still a challenging task in modern digital photography. Recent research proposes solutions that provide high-quality acquisition but at the cost of a very large number of operations and a slow inference time that prevent the implementation of these solutions on lightweight real-time systems. In this paper, we propose CEN-HDR, a new computationally efficient neural network by providing a novel architecture based on a light attention mechanism and sub-pixel convolution operations for real-time HDR imaging. We also provide an efficient training scheme by applying network compression using knowledge distillation. We performed extensive qualitative and quantitative comparisons to show that our approach produces competitive results in image quality while being faster than state-of-the-art solutions, allowing it to be practically deployed under real-time constraints. Experimental results show our method obtains a score of 43.04 mu-PSNR on the Kalantari2017 dataset with a framerate of 33 FPS using a Macbook M1 NPU.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(HDR)イメージングは現代のデジタル写真では依然として難しい課題である。 最近の研究は、高品質な取得を提供するが、非常に多くの操作と、軽量リアルタイムシステムにおけるこれらのソリューションの実装を阻害する遅い推論時間のコストのかかるソリューションを提案している。 本稿では,リアルタイムHDRイメージングのための光注意機構とサブピクセル畳み込み操作に基づく新しいアーキテクチャを提供することにより,新しい計算効率の高いニューラルネットワークであるCEN-HDRを提案する。 また,知識蒸留を用いたネットワーク圧縮による効率的な学習手法を提案する。 提案手法は,最先端のソリューションよりも高速でありながら,画像品質の競争結果が得られ,リアルタイムな制約下で実用化可能であることを示す。 実験の結果,Macbook M1 NPU を用いて,Klantari2017 データセットの 43.04 mu-PSNR のフレームレートが 33 FPS であることを示す。

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