及内容有相应调整。 当前的双阶段image inpainting需要在第一阶段得到一个 coarse ...
Shift Net: Image Inpainting via Deep Feature Rearrangement Pytorch 引言 PatchMatch其一 PatchMatch其二 PatchMatch其三 PatchMatch其四 存在问题:传统的基于PatchMatch,无法捕获图像的全局结构。基于CNN的使得修复结果模糊并且缺乏精细的纹理细节。 解决问题:提出了一种新的基于CNN的 ...
2020-11-30 20:52 0 389 推荐指数:
及内容有相应调整。 当前的双阶段image inpainting需要在第一阶段得到一个 coarse ...
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 ...
论文来源:2016 CVPR (1)所解决问题 通过基于上下文像素预测驱动的无监督的视觉特征的学习算法,利用周围的图像信息来推断缺失的图像 本文的上下文编码器需要解决一个困难的任务:填补图像中大 ...
Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector ...
1、提出了一种利用正交随机噪声矩阵对WCT的过程进行修改的方法,从而能够让风格迁移更具有多样性 方法 核心思想是在加入正交噪声矩阵丰富多样性的基础上,保证WCT过程中style纹理,也就是Gram矩阵不变。也就是说即使用正交噪声矩阵扰动前后feature map和原先 ...
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。 ...
Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution ...
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 ...