Frames from Lego Batman Dataset

First column shows the input HDR frames (PQ->Linear->RGB_709).

Second column shows the target SDR frames.

Third column shows the predicted results for HDRNet.

Fourth and fifth column shows the results for 3 dimensions using PCA and VAE respectively.

Finally we show the results using our method in the last column.

You can toggle between the predicted and the target image by clicking on the images. Moreover, you can rearrange the images in increasing or decreasing order of the metrics.

ID	Input HDR Frame	Target SDR Frame	HDRNet	PSNR 28.661	FLIP 0.119	Delta E 2000 2.295	PCA_3_dimensions	PSNR 22.488	FLIP 0.276	Delta E 2000 3.386	Var_AutoEncoder_3_latents	PSNR 27.168	FLIP 0.170	Delta E 2000 5.961	Ours	PSNR 39.081	FLIP 0.072	Delta E 2000 1.251
001052				32.833	0.070	1.302		17.612	0.395	5.051		26.811	0.208	4.803		38.256	0.060	0.875
001055				27.789	0.115	2.124		18.618	0.307	3.876		28.243	0.171	4.351		38.231	0.071	1.203
001058				27.296	0.122	2.204		12.651	0.531	9.337		28.151	0.184	4.060		32.592	0.107	1.644
001061				27.617	0.125	2.850		23.838	0.246	3.172		26.603	0.179	7.084		39.366	0.067	1.364
001064				27.941	0.125	2.373		22.408	0.263	2.968		28.296	0.165	5.180		40.961	0.063	1.250
001067				30.494	0.089	1.844		14.894	0.350	7.009		26.158	0.191	6.817		39.702	0.062	1.431
001070				28.420	0.119	2.271		19.103	0.289	3.841		27.395	0.171	6.094		37.897	0.072	1.486
001073				28.877	0.116	2.342		22.371	0.243	2.796		27.464	0.157	5.799		39.754	0.067	1.312
001076				31.118	0.093	2.097		25.185	0.232	2.587		27.290	0.166	6.622		41.144	0.057	1.090
001079				32.400	0.083	1.851		27.344	0.218	2.014		26.734	0.173	7.032		40.292	0.061	1.243
001082				28.280	0.129	2.474		27.309	0.220	2.290		26.568	0.162	7.136		41.898	0.060	0.905
001085				29.920	0.108	2.097		24.093	0.245	2.360		26.972	0.173	5.871		40.842	0.063	1.058
001088				32.960	0.093	1.891		24.156	0.246	2.636		26.764	0.173	6.504		41.924	0.061	0.922
001091				25.531	0.139	2.665		16.790	0.286	4.201		29.561	0.132	4.356		35.601	0.073	1.355
001094				25.674	0.143	2.979		22.383	0.280	3.132		27.373	0.170	6.182		38.793	0.074	1.315
001097				32.169	0.101	1.841		19.523	0.325	3.713		28.261	0.168	4.370		38.729	0.078	1.192
001100				31.005	0.090	1.966		24.814	0.233	2.642		26.535	0.190	6.251		40.043	0.064	1.443
001103				27.667	0.127	2.486		23.051	0.243	2.547		26.684	0.171	6.215		39.335	0.072	1.297
001106				29.656	0.109	2.202		26.078	0.220	2.219		26.539	0.158	7.286		40.343	0.066	1.107
001109				29.590	0.109	2.264		28.102	0.209	2.046		26.391	0.158	7.286		40.379	0.066	1.133
001112				21.293	0.211	4.365		19.796	0.289	3.883		23.814	0.197	9.780		27.674	0.171	3.390
001115				28.241	0.122	2.426		29.093	0.204	1.823		26.464	0.155	7.180		40.167	0.067	1.099
001118				27.310	0.136	2.466		25.092	0.241	2.201		27.308	0.167	5.529		40.617	0.065	0.881
001121				29.884	0.108	2.007		26.658	0.224	2.069		27.224	0.178	5.372		39.310	0.074	1.179
001124				27.226	0.137	2.690		26.648	0.217	2.263		27.236	0.139	5.980		41.129	0.064	1.160
001127				28.065	0.129	2.136		27.032	0.252	2.039		29.283	0.114	3.495		41.891	0.062	0.621
001130				25.507	0.157	3.247		23.193	0.266	3.194		24.574	0.182	8.657		31.318	0.128	2.393
001133				28.677	0.125	2.461		29.867	0.201	1.743		27.143	0.157	6.041		39.852	0.067	0.952
001136				30.134	0.106	2.316		23.085	0.253	2.944		27.824	0.159	5.927		42.435	0.055	1.008
001139				31.271	0.094	1.959		23.134	0.271	2.930		26.928	0.177	5.764		40.903	0.064	1.008
001142				27.676	0.117	1.637		16.789	0.353	4.558		26.365	0.222	4.964		41.527	0.051	0.852
001145				25.307	0.130	2.059		13.722	0.463	7.183		31.307	0.133	2.870		32.181	0.105	1.442
001148				27.989	0.133	1.839		17.684	0.277	4.458		26.291	0.205	5.868		44.594	0.040	0.675
001151				18.839	0.233	3.751		31.692	0.195	1.182		23.945	0.202	6.946		34.619	0.087	1.645