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DFNet:用于图像完成的深度融合网络-ACMMM 2019
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2021-05-02
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深度融合网络以完成图像 介绍 深度图像完成通常无法和谐地将还原的图像融合到现有内容中,尤其是在边界区域中。 而且它常常无法完成复杂的结构。 我们首先介绍Fusion Block,用于生成灵活的alpha成分图,以组合已知区域和未知区域。 它为结构和纹理信息搭建了桥梁,因此已知区域中的信息可以自然地传播到完成区域。 使用这项技术,完井结果将在完井区域边界附近平滑过渡。 此外,融合块的体系结构使我们能够应用多尺度约束。 多尺度约束在结构一致性上大大提高了DFNet的性能。 此外,易于将这种融合块和多尺度约束应用于其他现有的深度图像完成模型。 具有特征图和输入图像的融合块供稿将以与给定特征图相同的分辨率为您提供完成结果。 更多细节可以在我们的找到 融合块的插图: 相应图像的示例: 如果您发现此代码对您的研究有用,请引用: @inproceedings{Hong:2019:DFN:3
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DFNet-master.zip (27个子文件)
DFNet-master
loss.py 5KB
config.yaml 577B
utils.py 3KB
model
.gitignore 0B
test.py 9KB
imgs
fusion-block.jpg 302KB
github_teaser.jpg 793KB
samples
places2
img
img_01.png 376KB
img_02.png 541KB
img_03.png 403KB
img_04.png 491KB
mask
mask_04.png 12KB
mask_03.png 13KB
mask_01.png 11KB
mask_02.png 11KB
celeba
img
img_01.png 84KB
img_02.png 87KB
img_03.png 106KB
img_04.png 90KB
mask
mask_04.png 4KB
mask_03.png 5KB
mask_01.png 4KB
mask_02.png 5KB
model.py 8KB
LICENSE.md 17KB
.gitignore 35B
README.md 3KB
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楼小雨
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