英伟达此项目官网 Partial Convolution layer Implement source code 摘要 现有的基于深度学习的图像修补方法在损坏的图像上使用标准卷积网络，使用以有效像素（非缺失部分的像素）和缺失部分填充适当的值（通常为平均值）为条件的进行卷积操作 ...

1. 摘要 作者提出了一种生成式图像修复系统，该系统基于从数百万个图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。作者所提出的卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的香草卷积问题，通过为所有通道在所有层上的每个空间位置提供可学习的动态特征选择机制来概括部分卷积。 此外，由于自由形式的蒙版可能会 ...

摘要 论文来源：CVPR 2017 之前方法的缺点：之前的方法是基于语义和上下文信息的，在填充较大holes的表现得很好，能够捕获更高级的图像特征，但是由于内存限制和难以训练网络的因素，只能处理分辨率较小的图片。 论文提出的方法：提出了一种基于结合图像内容和纹理约束来进行优化的多尺度神经 ...

文章的基本信息 文章来源: ICCV 2019 下载链接：Code Download 现状： 现存基于学习的图像修复算法生成的内容带有模糊的纹理和扭曲的结构，这是因为局部像素的不连续性导致的。从语义级别的角度来看，局部像素不连续性主要是因为这些方法忽略了语义相关性和缺失区域的特征连续性 ...

图像的二值化问题总是一个问题。虽然使用深度学习的方法取得了不小的进展，但是传统的方法还是值得借鉴。 刚好随机游走到这篇文章 挖个07年的坟 地址：http://people.scs.carleton.ca/~roth/iit-publications-iti/docs ...

摘要 论文来源：CVPR 2017 论文提出的方法：给定一个训练好的生成模型，采用提出的两个损失函数$ context-loss和prior-loss$，通过在潜在的图像流寻找与需要修复图片最接近的编码来实现修复。 优势之处：最新的方法需要有关缺失部分的一些特定信息，而此方法不管缺失部分 ...

Image Inpainting 必读papers 要搭建自己脑海里的关于Image Inpainting的论文树，知道每一篇paper的insight，尽可能多的去理解。 2016年 开山之作《Context-Encoders:Feature Learning ...

CODE Download 摘要 不同于vanilla convolution，将所有输入的像素做为有效像素(valid pixels),gated convolution,是一个基于partial convolution的，不同的是gated convolution为所有通道 ...