{"action":"opened","issue":{"url":"https://api.github.com/repos/BUCT-Vision/weekly-review/issues/225","repository_url":"https://api.github.com/repos/BUCT-Vision/weekly-review","labels_url":"https://api.github.com/repos/BUCT-Vision/weekly-review/issues/225/labels{/name}","comments_url":"https://api.github.com/repos/BUCT-Vision/weekly-review/issues/225/comments","events_url":"https://api.github.com/repos/BUCT-Vision/weekly-review/issues/225/events","html_url":"https://github.com/BUCT-Vision/weekly-review/issues/225","id":347839952,"node_id":"MDU6SXNzdWUzNDc4Mzk5NTI=","number":225,"title":"Review-2018.08.05-翟新茹","user":{"login":"freeah","id":30350076,"node_id":"MDQ6VXNlcjMwMzUwMDc2","avatar_url":"https://avatars0.githubusercontent.com/u/30350076?v=4","gravatar_id":"","url":"https://api.github.com/users/freeah","html_url":"https://github.com/freeah","followers_url":"https://api.github.com/users/freeah/followers","following_url":"https://api.github.com/users/freeah/following{/other_user}","gists_url":"https://api.github.com/users/freeah/gists{/gist_id}","starred_url":"https://api.github.com/users/freeah/starred{/owner}{/repo}","subscriptions_url":"https://api.github.com/users/freeah/subscriptions","organizations_url":"https://api.github.com/users/freeah/orgs","repos_url":"https://api.github.com/users/freeah/repos","events_url":"https://api.github.com/users/freeah/events{/privacy}","received_events_url":"https://api.github.com/users/freeah/received_events","type":"User","site_admin":false},"labels":[],"state":"open","locked":false,"assignee":null,"assignees":[],"milestone":null,"comments":0,"created_at":"2018-08-06T09:09:02Z","updated_at":"2018-08-06T09:09:02Z","closed_at":null,"author_association":"NONE","body":"## 本周工作\r\n这周这篇论文[https://arxiv.org/abs/1611.09026](https://arxiv.org/abs/1611.09026)基本上看完了。\r\n文章的最后一部分讲的是文本效果的转移\r\n作者采用了 2007 TPAMI Space-time completion of video 的纹理合成思路，在其目标方程原有的外观项的基础上，增加了分布项和心理视觉项。算法为目标图中的每一个块在风格图中找使目标方程最小化的匹配块，然后融合这些匹配块更新目标字效。 \r\n目标函数是\r\n![image](https://user-images.githubusercontent.com/30350076/43705299-b1a61610-9994-11e8-88df-f23a3a0143e1.png)\r\n#### 外观项：纹理风格转移\r\n包含字形项和字效项。字形项计算文字图 S 和 T 中匹配块的相似度，用来约束文字字形；字效项计算字效图 S’ 和 T’ 中匹配块的相似度，保证纹理的迁移。同时，使用之前统计得到的条件概率 P(l|d) 对不同尺度下的块相似度进行加权，从而对不同位置的纹理使用自适应的多尺度处理。\r\n \r\n![image](https://user-images.githubusercontent.com/30350076/43705377-e18ec5b6-9994-11e8-8bb0-c71073193f7c.png)\r\n\r\n#### 分部项：空间效果转移\r\n子效果的分布和到文字骨骼的距离有高的相关性。\r\n \r\n![image](https://user-images.githubusercontent.com/30350076/43705404-f31b4476-9994-11e8-8986-40288c18b172.png)\r\n\r\n目标的文字效果和源图像共享相同的分布，约束找到文字骨架距离相近的匹配块，可以保证字效在空间上的分布一致\r\n#### 心理-视觉项：自然保存\r\n加入心理视觉项鼓励 S’ 中的块被尽可能平均地使用从而减少重复，鼓励生成新的纹理。\r\n\r\n三个项的组合是互补的:首先，外观和分布项分别强调局部纹理模式和全局文本子效果分布。前者描绘低层次的颜色特征，而后者利用互补的中层位置特征。第二，外观和分布项共同评价目标块相似性。同时，心理-视觉项通过结合审美主观评价对这两个项进行补充。\r\n最后介绍了实验结果，并与三种最先进的风格转移技术进行了比较，所提出的方法优于现有的方法，既保留了局部纹理又保留了全局子分布。\r\n这段时间看这个论文最大的感受就是似懂非懂，对于他对图像块的各种细节性处理，还是理解的不深，大概看了一下他的代码，通过设置实验结果中的各个参数，按照论文里面的思路进行了各项计算，最后纹理合成。\r\n## 下周工作\r\n1、是不是去深入看下他的代码实现；\r\n2、看SemanticSegmentationforLineDrawingVectorizationUsing NeuralNetworks 这篇论文，了解语义分割和神经网络的基本知识；"}}
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