公开(公告)号：CN117974520A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410035148.2

申请日：2024-01-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 刘钦 ,  赵凤山 ,  李薛成 ,  凌翊宸

IPC: G06T5/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 一种基于半监督学习用于重建HDR视频的方法1)准备少量有标签的样本数据；2)将两种样本分别输入光流估计网络，分别得到对齐的LDR帧；3)将对齐后的LDR帧分别输入归并网络，通过混合空洞卷积模块得到特征序列，再通过注意力模块给予关键区域更多的权重来纠正特征序列；4)修正后的特征序列将被串联，并输入编码‑解码器，编码‑解码器通过计算所有输入帧的每像素所占的权重得到输出结果，通过该输入帧平均加权值的输出结果重建得到最终的HDR帧；5)两种样本分别进行的流程可看作两条分支，即有监督分支与无监督分支，通过计算与比较两条分支下的训练损失函数，进行半监督学习。