及內容有相應調整。 當前的雙階段image inpainting需要在第一階段得到一個 coarse ...
Shift Net: Image Inpainting via Deep Feature Rearrangement Pytorch 引言 PatchMatch其一 PatchMatch其二 PatchMatch其三 PatchMatch其四 存在問題:傳統的基於PatchMatch,無法捕獲圖像的全局結構。基於CNN的使得修復結果模糊並且缺乏精細的紋理細節。 解決問題:提出了一種新的基於CNN的 ...
2020-11-30 20:52 0 389 推薦指數:
及內容有相應調整。 當前的雙階段image inpainting需要在第一階段得到一個 coarse ...
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 ...
論文來源:2016 CVPR (1)所解決問題 通過基於上下文像素預測驅動的無監督的視覺特征的學習算法,利用周圍的圖像信息來推斷缺失的圖像 本文的上下文編碼器需要解決一個困難的任務:填補圖像中大 ...
Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一種距離度量的方法,充分的發揮 training batches 的優勢,by lifting the vector ...
1、提出了一種利用正交隨機噪聲矩陣對WCT的過程進行修改的方法,從而能夠讓風格遷移更具有多樣性 方法 核心思想是在加入正交噪聲矩陣豐富多樣性的基礎上,保證WCT過程中style紋理,也就是Gram矩陣不變。也就是說即使用正交噪聲矩陣擾動前后feature map和原先 ...
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。 ...
Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution by Deep Spatial Feature Transform Recovering Realistic Texture in Image Super-resolution ...
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 ...