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该研究还在下表 II 中提供了定量评估 。 该表显示了所有测试图像的平均 VGG 损失、LPIPS 损失 [87] 和峰值信噪比 (PSNR) 。 所有方法都是通过最小化 VGG 损失来训练的 。
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HDR 神经渲染 。 出于评估目的 , 该研究从训练集中删除了 20 个随机选择的帧 , 并让系统从估计的姿势中合成它们 。 存储在图像元数据中的测试帧的曝光值传递给色调映射器(tone mapper) 。 下图 11 显示了一些测试帧 , 左列是真实情况 , 中间是合成视图 , 右列是每像素误差图 。
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优化的色调映射器 (TM) 类似于捕获过程中使用的数码相机的物理和光学特性 。 在推理时替换 TM 的结果如下图 12 所示:
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