Yta av bild måla över relativt stora saknade regioner nyligen avancerat avsevärt genom anpassning av dedikerade djupa neurala nätverk. De nuvarande nätverkslösningarna introducerar dock fortfarande oönskade artefakter och buller till de reparerade regionerna. Vi presenterar en bildinmålningsmetod som bygger på det berömda generativa kontrariska nätverket (GAN) ramverket. Den föreslagna PGGAN-metoden innehåller ett discriminatornätverk som kombinerar en global GAN-arkitektur (G-GAN) med en patchGAN-strategi. PGGAN delar först nätverkslager mellan G-GAN och patchGAN, och delar sedan upp vägar för att producera två negativa förluster som matar generatorns nätverk för att fånga både lokal kontinuitet av bildstruktur och genomträngande globala funktioner i bilder. Den föreslagna ramen utvärderas i stor utsträckning, och resultaten, bland annat en jämförelse med den senaste tekniken, visar att den uppnår betydande förbättringar när det gäller både visuella och kvantitativa utvärderingar.
Dessutom, REF ) utformar en discriminator som aggregerar den lokala och globala informationen genom att kombinera en G-GAN och en Patch-GAN som först delar nätverkslager och senare använder delade vägar med två separata kontrariska förluster för att fånga både lokal kontinuitet och holistiska funktioner i de inmålade bilderna.
Patch-Based Image Inpainting with Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}