基于深度学习的多曝光图像融合方法的网络结构复杂吗

相对于传统的多曝光图像融合方法，基于深度学习的多曝光图像融合方法可以通过学习多张曝光图片的特征来完成图像融合，从而得到更好的效果。但是，基于深度学习的多曝光图像融合方法的网络结构相对于传统方法会更加复杂一些，因为它需要通过神经网络来实现图像融合。

基于深度学习的多曝光图像融合方法的网络结构通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）来实现。其中，CNN主要用于提取多张曝光图片的特征，GAN则可以生成更好的融合图像。这些网络结构在设计和训练时需要考虑到很多因素，如网络的深度、卷积核大小和数量、激活函数的选择等等，因此相对来说会更加复杂。

总之，基于深度学习的多曝光图像融合方法的网络结构相对于传统方法会更加复杂一些，但是通过深度学习技术可以得到更好的融合效果。