I detta dokument föreslår vi ett generativt multikolumnnätverk för bildmålning. Detta nätverk syntetiserar olika bildkomponenter på ett parallellt sätt inom ett steg. För att bättre karakterisera globala strukturer utformar vi en förtroendedriven återuppbyggnadsförlust medan en implicit diversifierad MRF-reglering antas för att förbättra lokala detaljer. Multikolumnnätet i kombination med förlusten av resurser för återuppbyggnad och återanpassning sprider lokal och global information som härrör från sammanhang till målarregionerna. Omfattande experiment på utmanande gatuvy, ansikte, naturliga objekt och scener visar att vår metod producerar visuella övertygande resultat även utan tidigare gemensam efterbehandling.
Wang m.fl. REF använder ett multikolumnnätverk för att generera olika bildkomponenter på ett parallellt sätt, och en implicit diversifierad MRF-reglering antas för att förbättra lokala detaljer.
Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}