論文の概要: A Cycle Ride to HDR: Semantics Aware Self-Supervised Framework for Unpaired LDR-to-HDR Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15068v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 11:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:42.314799
• Title: A Cycle Ride to HDR: Semantics Aware Self-Supervised Framework for Unpaired LDR-to-HDR Image Translation
• Title（参考訳）: HDRへのサイクルライド:LDR-HDR画像翻訳のための自己監督型フレームワークを意識したセマンティックス
• Authors: Hrishav Bakul Barua, Stefanov Kalin, Lemuel Lai En Che, Dhall Abhinav, Wong KokSheik, Krishnasamy Ganesh,
• Abstract要約: 低ダイナミックレンジ(LDR)から高ダイナミックレンジ(High Dynamic Range)への画像変換は重要なコンピュータビジョン問題である。 現在の最先端の手法のほとんどは、モデルトレーニングのための高品質なペアLDR、データセットを必要とする。 本稿では,改良型サイクル整合対向アーキテクチャを提案し,未ペアのLDR,データセットをトレーニングに利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Low Dynamic Range (LDR) to High Dynamic Range (HDR) image translation is an important computer vision problem. There is a significant amount of research utilizing both conventional non-learning methods and modern data-driven approaches, focusing on using both single-exposed and multi-exposed LDR for HDR image reconstruction. However, most current state-of-the-art methods require high-quality paired {LDR,HDR} datasets for model training. In addition, there is limited literature on using unpaired datasets for this task where the model learns a mapping between domains, i.e., LDR to HDR. To address limitations of current methods, such as the paired data constraint , as well as unwanted blurring and visual artifacts in the reconstructed HDR, we propose a method that uses a modified cycle-consistent adversarial architecture and utilizes unpaired {LDR,HDR} datasets for training. The method introduces novel generators to address visual artifact removal and an encoder and loss to address semantic consistency, another under-explored topic. The method achieves state-of-the-art results across several benchmark datasets and reconstructs high-quality HDR images.
• Abstract（参考訳）: 低ダイナミックレンジ(LDR)から高ダイナミックレンジ(HDR)への画像変換は重要なコンピュータビジョン問題である。 従来の非学習手法と現代のデータ駆動手法の両方を用いて、HDR画像再構成のための単一露光LDRと多露光LDRの両方の利用に焦点を当てた研究が多数存在する。 しかし、現在の最先端手法のほとんどは、モデルトレーニングのために高品質なペア化された {LDR, HDR} データセットを必要とする。 さらに、モデルがドメイン間のマッピング(LDRからHDR)を学習するこのタスクには、未ペアデータセットの使用に関する文献が限られている。 再構成HDRにおける不必要なぼかしや視覚的アーティファクトなどの現在の手法の制約に対処するため,修正サイクル一貫性を持つ対向アーキテクチャを用い,未ペアの {LDR,HDR} データセットをトレーニングに用いる手法を提案する。 視覚的アーティファクト除去とエンコーダに対処する新しいジェネレータを導入し、セマンティック一貫性に対処する。 この手法は,複数のベンチマークデータセットにまたがって最先端の結果を達成し,高品質なHDR画像の再構成を行う。

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