英偉達此項目官網 Partial Convolution layer Implement source code 摘要 現有的基於深度學習的圖像修補方法在損壞的圖像上使用標准卷積網絡,使用以有效像素(非缺失部分的像素)和缺失部分填充適當的值(通常為平均值)為條件的進行卷積操作 ...
. 摘要 現有的基於深度學習的圖像修補方法在損壞的圖像上使用標准卷積網絡,使用卷積濾波器響應以有效像素以及掩蔽孔中的替代值 通常為平均值 為條件。 這通常會導致諸如顏色差異和模糊等偽影。 后處理通常用於減少這些工件,但代價很高,可能會失敗。 我們提出使用部分卷積,部分卷積指的是卷積只在圖片的有效區域進行 mask部分為 ,並且圖片的mask會隨着網絡的層數加深不斷迭代和收縮,也就是說帶有mask ...
2020-06-25 11:33 0 1820 推薦指數:
英偉達此項目官網 Partial Convolution layer Implement source code 摘要 現有的基於深度學習的圖像修補方法在損壞的圖像上使用標准卷積網絡,使用以有效像素(非缺失部分的像素)和缺失部分填充適當的值(通常為平均值)為條件的進行卷積操作 ...
1. 摘要 作者提出了一種生成式圖像修復系統,該系統基於從數百萬個圖像中學習的門控卷積,無需額外的標記工作。作者所提出的卷積解決了將所有輸入像素都視為有效像素的香草卷積問題,通過為所有通道在所有層上的每個空間位置提供可學習的動態特征選擇機制來概括部分卷積。 此外,由於自由形式的蒙版可能會 ...
摘要 論文來源:CVPR 2017 之前方法的缺點:之前的方法是基於語義和上下文信息的,在填充較大holes的表現得很好,能夠捕獲更高級的圖像特征,但是由於內存限制和難以訓練網絡的因素,只能處理分辨率較小的圖片。 論文提出的方法:提出了一種基於結合圖像內容和紋理約束來進行優化的多尺度神經 ...
文章的基本信息 文章來源: ICCV 2019 下載鏈接:Code Download 現狀: 現存基於學習的圖像修復算法生成的內容帶有模糊的紋理和扭曲的結構,這是因為局部像素的不連續性導致的。從語義級別的角度來看,局部像素不連續性主要是因為這些方法忽略了語義相關性和缺失區域的特征連續性 ...
圖像的二值化問題總是一個問題。雖然使用深度學習的方法取得了不小的進展,但是傳統的方法還是值得借鑒。 剛好隨機游走到這篇文章 挖個07年的墳 地址:http://people.scs.carleton.ca/~roth/iit-publications-iti/docs ...
摘要 論文來源:CVPR 2017 論文提出的方法:給定一個訓練好的生成模型,采用提出的兩個損失函數$ context-loss和prior-loss$,通過在潛在的圖像流尋找與需要修復圖片最接近的編碼來實現修復。 優勢之處:最新的方法需要有關缺失部分的一些特定信息,而此方法不管缺失部分 ...
Image Inpainting 必讀papers 要搭建自己腦海里的關於Image Inpainting的論文樹,知道每一篇paper的insight,盡可能多的去理解。 2016年 開山之作《Context-Encoders:Feature Learning ...
CODE Download 摘要 不同於vanilla convolution,將所有輸入的像素做為有效像素(valid pixels),gated convolution,是一個基於partial convolution的,不同的是gated convolution為所有通道 ...