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CSA修复:图像修复的相干语义注意(ICCV 2019)
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2021-02-04
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图像修补的相干语义注意(ICCV 2019) | | 介绍 由于局部像素的不连续性,现有的修复方法经常会产生纹理模糊,结构失真的内容。从语义层面上看,局部像素的不连续性主要是因为这些方法忽略了语义相关性和Kong区域的特征连续性。 为了解决这个问题,我们研究了人类在图片修复中的行为,并提出了一种基于深度生成模型的,具有新颖连贯语义注意(CSA)层的方法,该方法不仅可以保留上下文结构,而且可以对缺失部分进行更有效的预测通过对Kong特征之间的语义相关性进行建模。 同时,我们进一步提出一致性损失和特征补丁鉴别器,以稳定网络训练过程并改进细节。 模型架构 CSA架构 功能补丁识别器 先决条件
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CSA-inpainting-master.zip (51个子文件)
CSA-inpainting-master
environment.yaml 2KB
models
vgg16.py 1KB
InnerCos.py 2KB
CSA.py 11KB
CSA_model.py 2KB
__init__.py 0B
models.py 317B
__pycache__
CSA_model.cpython-37.pyc 2KB
networks.cpython-35.pyc 15KB
CSA.cpython-37.pyc 7KB
vgg16.cpython-35.pyc 2KB
InnerCos.cpython-35.pyc 2KB
vgg16.cpython-37.pyc 1KB
__init__.cpython-35.pyc 147B
InnerCos2.cpython-35.pyc 2KB
InnerCos.cpython-37.pyc 2KB
networks.cpython-37.pyc 13KB
InnerCos2.cpython-37.pyc 2KB
base_model.cpython-37.pyc 3KB
CSAFunction.cpython-37.pyc 4KB
__init__.cpython-37.pyc 149B
models.cpython-37.pyc 476B
base_model.cpython-35.pyc 3KB
models.cpython-35.pyc 722B
CSAFunction.py 6KB
networks.py 21KB
base_model.py 2KB
test_model.py 2KB
InnerCos2.py 2KB
attention.jpg 46KB
util
MaxCoord.py 1KB
__init__.py 0B
data_load.py 893B
__pycache__
data_load.cpython-37.pyc 1KB
util.cpython-37.pyc 5KB
__init__.cpython-35.pyc 145B
MaxCoord.cpython-37.pyc 959B
MaxCoord.cpython-35.pyc 1KB
NonparametricShift.cpython-37.pyc 3KB
util.cpython-35.pyc 7KB
NonparametricShift.cpython-35.pyc 3KB
__init__.cpython-37.pyc 147B
util.py 5KB
NonparametricShift.py 4KB
model3.jpg 203KB
README.md 3KB
train.ipynb 6KB
test.ipynb 6KB
feature.jpg 151KB
show.jpg 692KB
block.jpg 129KB
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