....................................... Maskerade bilder och motsvarande inmålade resultat med hjälp av vårt partiella konvolutionsbaserade nätverk. Abstrakt. Befintliga djupt lärande baserade bildinpainting metoder använder en standard convolutional nätverk över den skadade bilden, med hjälp av convolutional filter svar konditionerade på både giltiga pixlar samt ersättningsvärden i maskerade hål (vanligtvis medelvärdet). Detta leder ofta till artefakter såsom färgskillnader och suddighet. Efterbehandling används vanligtvis för att minska sådana artefakter, men är dyra och kan misslyckas. Vi föreslår användning av partiella konvolutioner, där konvolutionen maskeras och normaliseras för att konditioneras på endast giltiga bildpunkter. Vi inkluderar också en mekanism för att automatiskt generera en uppdaterad mask för nästa lager som en del av forwardpasset. Vår modell överträffar andra metoder för oregelbundna masker. Vi visar kvalitativa och kvantitativa jämförelser med andra metoder för att validera vårt tillvägagångssätt.
I REF, Liu et al. föreslår att man använder ett partiellt konvolutionslager med en automatisk maskuppdateringsmekanism för att minska artefakter för oregelbundna uppgifter.
Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}