Abstrakt. Till skillnad från en konventionell bakgrund inpainting metod som innebär att ett saknade område från bild fläckar liknar bakgrunden, ansikte slutföra kräver semantisk kunskap om målet objekt för realistiska utgångar. Nuvarande bildinpainting metoder använda generativa kontrariska nätverk (GANS) för att uppnå sådan semantisk förståelse. Men i det kontradiktoriska lärandet lär man sig den semantiska kunskapen implicit, och därför garanteras inte alltid en god semantisk förståelse. I detta arbete föreslår vi en samarbetsinriktad kontradiktorisk inlärningsstrategi för att kunna slutföras för att uttryckligen stimulera utbildningsprocessen. Vår metod är formulerad under en ny generativ ram som kallas samverkan GAN (collaGAN), vilket möjliggör bättre semantisk förståelse av ett målobjekt genom samarbete lärande av flera uppgifter inklusive ansiktskomplettering, landmärkesdetektering och semantisk segmentering. Tillsammans med collagan introducerar vi också en inpainting koncentrerad plan så att modellen betonar mer om inpainting istället för autoencoding. Omfattande experiment visar att de föreslagna designerna verkligen är effektiva och samverkande kontradiktoriska lärande ger bättre inslag representationer av ansiktena. Jämfört med andra generativa bildinmålningsmodeller och metoder för enkel uppgiftsinlärning producerar vår lösning överlägsna prestationer på alla uppgifter.
Under 2018 föreslog Liao et al, inom ramen för ett nytt generativt ramverk som kallas samarbets-GAN (collagen) REF, en samarbetsinriktad, kontraversariell inlärningsstrategi för att underlätta direkt inlärning av flera uppgifter, inklusive ansiktsbehandling, landmärkesdetektering och semantisk segmentering för bättre semantisk förståelse för att i slutändan ge bättre ansiktsinmålning.
Face Completion with Semantic Knowledge and Collaborative Adversarial Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}