图像修复2: Generative Image Inpainting with Contextual Attention总结与应用

最新推荐文章于 2023-02-17 12:57:21 发布
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#计算机视觉 #深度学习

本文深入探讨了使用生成式图像修复技术与情境注意力机制在图像处理领域的最新进展。通过引入情境注意力模块，该方法能够更好地理解图像上下文，实现更精细的图像修复效果。文章详细介绍了算法的工作原理、实验结果及应用场景。
【深度学习】【Image Inpainting】Generative Image Inpainting with Contextual Attention
q742971636的博客
07-25 1039
最近基于深度学习的方法在绘制图像中大块缺失区域的挑战性任务上显示出了有希望的结果。这些方法可以生成视觉上可信的图像结构和纹理，但往往会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理。这主要是由于卷积神经网络在明确地从distant spatial locations借用或复制信息时无效。另一方面，当需要从周围区域借用纹理时，传统的纹理和斑块合成方法尤其适用。
图像修复论文“Generative Image Inpainting with Contextual Attention”
Najlepszy的博客
04-15 1955
作者发现在图像修复问题中，因为卷积神经网络无法从图像较远的区域提取信息，所以在修复区域的边界，经常会生成扭曲的结构和模糊的图像，而传统的纹理和斑块（patch）的修复能取得比较好的效果，因为他们只需要从周围区域借鉴图像。 　　作者基于上述这些现象，提出了一种新的基于深度生成模型的方法，不仅可以生成新的图像结构，还能够很好地利用周围的图像特征作为参考，从而做出更好的预测。 　　作者提出了一个带有内容...
Generative Image Inpainting with Contextual Attention
qq_37937847的博客
04-19 2212
1. Introduction 基于卷积的修复方法通常可能会造成边界人造视觉，结构扭曲，纹理模糊、与周围区域不一致性的修复结果。 作者认为，这是卷积神经网络在建模远距离的上下文信息与缺失区域之间长距离相关的无效性。例如为了让一个像素被原始图片上64x64个像素所影响，那么至少需要6层的3x3的卷积核并且空洞卷积参数为2.而空洞卷积是规则对称的进行取样特征，不能去权衡哪些像素点是有用的哪些是无用的。最近有一篇文章 High-resolution image inpainting using multi-sca
Generative Image Inpainting with Contextual Attention（CVPR2018）
change_lkl的博客
04-30 3694
Abstract（摘要）： 基于深度学习的方法可以生成视觉上似是而非的图像结构和纹理，但通常会产生与周围区域不一致的扭曲结构或模糊纹理。这主要是由于卷积神经网络在明确借用来自遥远空间位置的信息方面的无效性。另一方面，当需要从周围区域借用纹理时，传统的纹理和块合成方法特别适合。受这些观察的激励，本文提出了一种新的基于深度生成模型的方法，该方法不仅可以合成新的图像结构，而且可以在网络训练期间明确地利用周围的图像特征作为参考，以做出更好的预测。该模型是一个前馈、完全卷积的神经网络，可以在测试时间内处理在任意位置
论文阅读笔记——用于图像修复的多尺度特征注意力金字塔：Pyramid Attention Networks for Image Restoration
lym823556031的博客
11-09 5544
用于图像修复的多尺度特征注意力金字塔：Pyramid Attention Networks for Image Restoration 本文中作者提出了一种新的非局部金字塔注意力的通用模块用于捕获远程依赖关系，提出的注意力基于传统的non-local操作，原始搜索空间从单个特征映射扩展到多尺度特征金字塔。作者的应用方向是图像恢复算法。针对应用在图像恢复算法当中，其优势是： 它涵盖了现有的non-local操作，在金字塔的最底层特征进行了non-local操作。 在金字塔内部的不同尺度的特征的长期依赖关系被
论文解析Generative Image Inpainting with Contextual Attention
weixin_42360095的博客
06-17 6019
https://www.cnblogs.com/bingmang/p/10000992.html
图像修复DeepFillv1：Generative Image Inpainting with Contextual Attention（CVPR2018）
weixin_42923416的博客
10-04 2086
Paper：https://arxiv.org/pdf/1801.07892.pdf Code：https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting/tree/v1.0.0 基于 S. Iizuka, E. Simo-Serra, and H. Ishikawa. Globally and locally consistent image completion. ACM Transactions on Graphics (TOG), 36(4):107, 201
CVPR2018: Generative Image Inpainting with Contextual Attention 论文翻译、解读
weixin_33778778的博客
11-22 828
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
图像修复论文阅读Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention Maps
qq_41319665的博客
05-19 1279
Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention Maps Abstract 大多数基于卷积网络(CNN)的修复方法采用标准的卷积方法对有效像素和空洞进行不可区分的处理，使其仅限于处理不规则的空洞，更容易产生色差和模糊的修复结果。部分卷积被提出用来解决这一问题，但它采用手工特征重归一化，并且只考虑前向掩码更新。本文提出了一种可学习的注意力图模块，用于端到端的特征重整化和掩码更新学习，能够有效地适应不规则孔洞和卷积层的传播。此外，引入了可学习的反向
generative_inpainting-master.zip
09-02
这是关于Generative Image Inpainting With Contextual Attention论文的相关代码
generative_inpainting：具有上下文注意和门控卷积的DeepFill v1v2，CVPR 2018和ICCV 2019 Oral
02-06
生成图像修复 一个用于生成图像修复任务的开源框架，并得到（CVPR 2018）和（ICCV 2019 Oral）的支持。 有关先前版本（DeepFill v1）的代码，请检出分支 。 | | | | | | 我们构建在门控卷积上的系统可实现自由形式的图像修复。 每个三合会从左到右显示原始图像，自由格式输入和我们的结果。 跑 要求： 安装python3。 安装 （在版上测试）。 安装tensorflow工具包 （运行pip install git+https://github.com/JiahuiYu/neuralgym ）。 训练： 准备训练图像文件列表并对其进行随机播放
论文阅读——Multi-Scale Image Contextual Attention Learning for Inpainting
长路漫漫亦灿灿
11-06 477
原文链接：MUSICAL: Multi-Scale Image Contextual Attention Learning for Inpainting (IJCAI 2019). Wang, N., Li, J., Zhang, L., & Du, B. [Paper]本文创新点：网络整体以U-Net为基础，一次性修复图像。本文采用两种不同大小的patch（3*3,1*1）来计算注意力分数 。首先计算缺失区域（foreground）和已知区域（background）的余弦相似度， 其次，通过softmax
论文阅读-Generative Image Inpainting with Contextual Attention
Miao的博客
09-02 3185
论文：论文地址http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yu_Generative_Image_Inpainting_CVPR_2018_paper.pdf github开源代码: tensorflow:https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting pytorch:https:/...
【论文笔记】图像修复Learning Joint Spatial-Temporal Transformations for Video Inpainting
xian0710830114的专栏
02-17 1万+
本文提出时空转换网络STTN（Spatial-Temporal Transformer Network）。具体来说，是通过自注意机制同时填补所有输入帧中的缺失区域，并提出通过时空对抗性损失来优化STTN。为了展示该模型的优越性，我们使用标准的静止掩模和更真实的运动物体掩模进行了定量和定性的评价。
基于深度学习的Image Inpainting (图像修复)论文推荐(持续更新)
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Gavinmiaoc的博客
06-25 5万+
传统的图形学和视觉的研究方法，主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果，视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下，越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域，一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面，已经初见成...
图像修复方法总结以及深度学习的论文汇总
Miao的博客
09-23 1万+
1、图像修复总结 图像修复（Image inpainting or Image complete ）的目的是在给定一个mask的情况下，填充缺失区域的像素，使其整体达到纹理和结构一致性，或者语义和视觉可信。其应用范围十分广泛，如图像复原，图像编辑，图像去噪。图像修复本身就是一个高度病态问题，修复过程带有高度的主观性，比如专家修复艺术作品。现有的大多数深度学习方法将图像修复视为一个条件生成问题，输入...
DeepFill v1v2：CVPR和ICCV认可的图像修复开源框架
### 深度学习在图像修复领域的应用 在图像处理和计算机视觉领域，图像修复是一项重要的技术。它涉及到利用算法对图像中的破损或缺失部分进行填补和恢复。最近几年，深度学习在这一领域取得了显著的进展，尤其是卷积...
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