DRHDR: A Dual branch Residual Network for Multi-Bracket High Dynamic Range Imaging

要約

マルチブラケットHDRイメージングのためのDual branch Residual Convolutional Neural NetworkであるDRHDRを紹介します。動的な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に、我々は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。フル解像度ブランチは、変形可能な畳み込みブロックを用いて、特徴を整列させ、高周波の詳細を保持する。低解像度ブランチは、空間的注意ブロックにより、非参照括弧から必要な領域に注意を向け、ゴーストアーチファクトを発生させる可能性のある変位した特徴を抑制することを目的としている。デュアルブランチアプローチを使用することで、HDR結果の推定に必要な計算資源を制限しながら、高品質の結果を得ることができます。

要約(オリジナル)

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.

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arxiv.jp, DeepL