Befintliga bildinmålningsmetoder fyller vanligtvis hål genom att låna information från omgivande pixlar. De ger ofta otillfredsställande resultat när hålen överlappar eller vidrör förgrundsobjekt på grund av brist på information om den faktiska omfattningen av förgrunds- och bakgrundsregioner inom hålen. Dessa scenarier är dock mycket viktiga i praktiken, särskilt för tillämpningar som avlägsnande av distraherande objekt. För att ta itu med problemet föreslår vi ett förgrundsmedvetet bildmålningssystem som uttryckligen lösgör strukturinferens och innehållsfullbordande. I synnerhet lär sig vår modell att först förutsäga förgrundskonturen och sedan måla upp den saknade regionen med hjälp av den förutsagda konturen som vägledning. Vi visar att genom en sådan disentangling förutser konturkompletteringsmodellen rimliga konturer av objekt, och ytterligare avsevärt förbättrar prestandan hos bildinmålning. Experiment visar att vår metod avsevärt överträffar befintliga metoder och uppnår överlägsna målarresultat på utmanande fall med komplexa kompositioner.
Ovanpå Deepillv2, Xiong et al. REF undersöker ytterligare en förgrundsmedveten bildinpainting metod som disentang struktur inference och innehåll slutföras explicit.
Foreground-Aware Image Inpainting
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}