15、基于生成对抗网络（GAN）的图像修复技术

基于生成对抗网络（GAN）的图像修复技术

1. SRGAN超分辨率效果与图像修复应用

SRGAN在锐化低分辨率图像方面表现出色，但在处理大色块间的锐利边缘时存在局限，如部分图像中的岩石和树木。GAN若经过适当训练，能够学习数据的潜在分布并生成新样本，这使其非常适合图像修复应用，即使用合理像素填充图像中的缺失部分。

2. 基于GAN的图像修复模型训练

可参考Jiahui Yu等人的论文《Generative Image Inpainting with Contextual Attention》来训练GAN模型进行图像修复。虽其项目更新版本已发布，但撰写时源码未开源，我们可基于其TensorFlow版本的源码在PyTorch中实现该模型。在着手用GAN处理图像修复前，需理解一些关键的基础概念。

3. 高效卷积：从im2col到nn.Unfold

若曾尝试自行实现卷积神经网络，会知道梯度反向传播痛苦，卷积操作耗时。除直接使用深度学习工具，代码中实现卷积有以下几种方法：
1. 直接计算卷积 ：按定义计算，通常是最慢的方式。
2. 使用快速傅里叶变换（FFT） ：对CNN不太理想，因为核的尺寸相对图像常过小。
3. 使用im2col将卷积视为矩阵乘法 ：众多软件和工具常用的方法，速度更快。
4. 使用Winograd方法 ：在某些情况下比矩阵乘法更快。

这里主要讨论前三种方法，若想了解Winograd方法，可查看相关项目和论文。以下是