Unser Ansatz schätzt eine kompakte, räumlich-kohärente 3D-Beleuchtungsdarstellung aus einem einzelnen Bild, die eine hochwertige und effiziente Einfügung virtueller Objekte in reale Szenen ermöglicht.
Die Genauigkeit von Bildqualitätsmetriken stimmt nicht mit der menschlichen Wahrnehmung überein, wenn es um die Bewertung von Beleuchtungsschätzungsalgorithmen geht. Eine neue lernbasierte Metrik, die eine Kombination existierender Metriken verwendet, kann die menschliche Präferenz genauer widerspiegeln.