Djupa konvolutionella nätverk (CNN) har visat sin potential i bildmålning för att producera rimliga resultat. Men i de flesta befintliga metoder, t.ex. sammanhangskodare, förutspås de saknade delarna genom att sprida de omgivande konvolutionella egenskaperna genom ett helt uppkopplat skikt, som avser att producera semantiskt rimligt men suddigt resultat. I detta dokument introducerar vi ett särskilt skiftkopplingsskikt till U-Net-arkitekturen, nämligen Shift-Net, för att fylla i saknade regioner av någon form med skarpa strukturer och findetaljerade texturer. I detta syfte förskjuts kodarens särdrag i den kända regionen för att tjäna som en uppskattning av de saknade delarna. En vägledning förlust införs på dekoder funktionen för att minimera avståndet mellan dekoder funktionen efter fullt ansluten lager och marken sanning kodare funktionen för de saknade delarna. Med en sådan begränsning, dekoder funktionen i saknade regionen kan användas för att styra övergången av kodare funktionen i känd region. En end-to-end-algoritm utvecklas vidare för att träna Shift-Net. Experiment på Paris StreetView and Places dataset visar effektiviteten och effektiviteten hos vårt Shift-Net för att producera skarpare, finare och visuellt rimliga resultat. * Motsvarande författare. a) Inmatning b) Innehållsmedveten fyllning [1] c) Sammanhangskodare [31] d) Skiftnät
Yan och al. REF införde en särskild övergång-anslutning till U-Net arkitektur för att förbättra de skarpa strukturer och findetaljerade texturer i de fyllda hålen.
Shift-Net: Image Inpainting via Deep Feature Rearrangement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}