admin管理员组

文章数量:1794759

CR

CR

CR-Fill: Generative Image Inpainting with Auxiliary Contexutal Reconstruction

  • Generative inpainting network
    • Contextual reconstruction

Generative inpainting network


  由粗到细的体系结构，类似于DeepFillv2中的体系结构，但CA Layer被移除，而应用了CR Loss。粗网络和精网络是卷积编码器-解码器类型的网络。扩张的卷积层用于扩大感受野。我们在所有卷积和扩张卷积层中使用门控卷积。粗网络将缺失像素设置为零的不完整图像和指示缺失区域的二进制掩码作为输入，并生成初始预测。然后，细化网络将该初始预测作为输入，并输出最终的修复结果。

Contextual reconstruction

本文标签： cr

版权声明：本文标题：CR 内容由林淑君副主任自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.xiehuijuan.com/baike/1692452579a134065.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。