عن المشروع

يعد DeCoMix-HDR التنفيذ الرسمي لطريقة تعلم عميق للتحويل المعمَّم من SDR إلى HDR. صُممت للتعامل مع مدخلات SDR الناتجة عن أنماط متنوعة من التعيين النغمي والتدهور، بما في ذلك المنحنيات النغمية المختلفة، وتحولات التعريض، وضغط الإبرازات، وتغيرات التشبع، والانحرافات اللونية. تتعلم الطريقة تمثيل تدهور مشترك منفصل السمات باستخدام إشراف تناقضي مدرك للمعان واللونية. ينتج مشفر قائم على UNet واصفات تدهور عامة ومحلية. تُجمع سلبيات مرشحة من إصدارات SDR لنفس مشهد HDR المولَّد بأنماط تدهور مختلفة، ثم تُرتَّب باستخدام مسافة المعان اللوغاريتمي ومسافة اللونية Yxy. يعمل خلط التمثيل الموجَّه بالترتيب على إقحام السلبيات المختارة باتجاه المفاتيح الموجبة لإنشاء سلبيات صعبة مستمرة. تستخدم شبكة تعيين HDR المتكيفة مع التدهور تعديل قناة عام كثيف وتعديل محلي متناثر لكل بكسل لإعادة بناء خرج HDR. تُستخدم العينات السلبية ومشفر الزخم أثناء التدريب فقط؛ بينما يتطلب الاستدلال صورة SDR واحدة ونقطة تفتيش مدربة. يتبع المستودع بنية على نمط BasicSR، ويتضمن نقاط دخول للتدريب والتقييم، وملفات إعداد YAML، وبنى النماذج، ومحملات بيانات تناقضية، وأدوات الخسارة والمقاييس، وسكربتات تشغيل موزعة، وأدوات مساعدة لتحضير البيانات. يحدد ربط الورقة بالكود غلاف التدريب، وبنية DAHM، والمشفر التناقضي، ومجموعة بيانات السلبيات المرتبة، وإجراء الخلط الكامن، ومنطق التدريب المرحلي، ومفاتيح نقاط التفتيش. تستخدم بيئة البرنامج الموثقة Python 3.8 أو أحدث، وPyTorch مع CUDA، وtorchvision، وkornia، وlmdb، وOpenCV. تستخدم التجارب الرئيسية HDRTV4K أو HDRTVDM للتدريب وتقييم التدهور المعروف، وHDRTV1K لتقييم التدهور غير المعروف. يُتوقع أن تكون البيانات بتنسيق LMDB مع بيانات وصفية للأسماء وملفات قوائم السلبيات المرتبة للمعان واللونية. يمكن لسكربت مساعد إنشاء روابط رمزية لمجموعات البيانات وملفات إعداد محلية والتحقق من البيانات المطلوبة. يوفر README أوامر تدريب على GPU واحدة وتدريب موزع، وجدولًا افتراضيًا من 400,000 تكرار، ومسارات نقاط التفتيش، وأوامر التحقق الكامل. تشمل مخرجات التقييم مقاييس PSNR وSSIM وDelta E ITP. يبلغ جدول النتائج أيضًا عن HDR-VDP3. النتائج التمثيلية المبلغ عنها هي 31.20 PSNR و0.9213 SSIM على تدهور HDRTV4K المعروف، و29.12 PSNR و0.9412 SSIM على تدهور HDRTV1K غير المعروف، مع ملاحظة README أن القيم الدقيقة تعتمد على تحضير البيانات ونقطة التفتيش وبيئة التقييم. تبقى بعض أسماء الفئات والملفات التاريخية RealRep متوافقة مع سجلات النماذج ونقاط التفتيش. لا تتضمن الحزمة العامة إعدادات دراسات الإزالة، أو سجلات التدريب، أو مصادر الورقة، أو الأشكال، أو ملفات PDF، أو مجموعات البيانات المحلية، أو مخرجات التجارب.