: Med tanke på en godtycklig ofullständig scen (vänster bild), den föreslagna kontexten kodare producerar en rimlig strukturell komplettering (medelstor bild), som senare kan förfinas med en patch-baserad inpainting metod (höger bild). Scen-agnostiska visuella inpainting är fortfarande mycket utmanande trots framsteg i patch-baserade metoder. Nyligen, Pathak m.fl. [26] har infört konvolutionella "kontextkodare" (CE) för oövervakad funktionsinlärning genom bildbehandling. Med ytterligare hjälp av kontradiktorisk utbildning visade sig CEs vara ett lovande verktyg för att slutföra komplexa strukturer i verkliga målarproblem. I detta dokument föreslår vi att denna nyckelförmåga ska främjas ytterligare genom att man förlitar sig på perceptuella förluster av återuppbyggnad vid utbildningstidpunkten. Vi visar på ett brett utbud av visuella scener förtjänsten av att närma sig för strukturinmålning, och bekräfta det genom en användarstudie. I kombination med den optimeringsbaserade förfiningen av [32] med neurala fläckar öppnar vår sammanhangskodare nya möjligheter för tidigare fri visuell målning.
Strukturell inpainting REF, som är CE-baserad metod, använde en ytterligare förlust term kallas perceptuell återuppbyggnad förlust för bild inpainting.
Structural inpainting
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}