深度卷积神经网络（DCNN）辅助高动态范围（HDR）成像最近接受了很多关注。 DCNN生成的HDR图像的质量过于传统的对应物。然而，DCNN容易被计算密集和富力耗电。为了解决挑战，我们提出了用于极端双曝光图像融合的轻质CNN的基于轻型CNN的算法，这可以在具有有限的电力和硬件资源的各种嵌入式计算平台上实现。使用两个子网络：GlobalNet（g）和detailnet（d）。 G的目标是学习关于空间维度的全局信息，而D旨在增强通道维度的本地细节。 G和D都仅基于深度卷积（D CONC）和何时卷积（P CONV），以减少所需的参数和计算。实验结果显示所提出的技术可以在极其暴露的区域中产生具有合理细节的HDR图像。我们的模型超过了其他最先进的方法0.7至8.5，至于PSNR得分，并与其他方式达到7,675至463,385参数减少
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尽管深度学习使图像介绍方面取得了巨大的飞跃，但当前的方法通常无法综合现实的高频细节。在本文中，我们建议将超分辨率应用于粗糙的重建输出，以高分辨率进行精炼，然后将输出降低到原始分辨率。通过将高分辨率图像引入改进网络，我们的框架能够重建更多的细节，这些细节通常由于光谱偏置而被平滑 - 神经网络倾向于比高频更好地重建低频。为了协助培训大型高度孔洞的改进网络，我们提出了一种渐进的学习技术，其中缺失区域的大小随着培训的进行而增加。我们的缩放，完善和缩放策略，结合了高分辨率的监督和渐进学习，构成了一种框架 - 不合时宜的方法，用于增强高频细节，可应用于任何基于CNN的涂层方法。我们提供定性和定量评估以及消融分析，以显示我们方法的有效性。这种看似简单但功能强大的方法优于最先进的介绍方法。我们的代码可在https://github.com/google/zoom-to-inpaint中找到
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