Globally and Locally Consistent Image Completion 论文笔记

最新推荐文章于 2024-12-26 11:43:20 发布
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#计算机视觉 #图像处理 #图像填补

博客围绕计算机视觉领域的图像处理展开，重点提及图像填补技术。图像填补在计算机视觉中有重要作用，可用于修复图像缺失部分等场景，是图像处理中的一项关键技术。

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【深度学习】【Image Inpainting】Globally and Locally Consistent Image Completion ToG‘2017
q742971636的博客
07-25 294
虽然我们的网络模型可以合理地↔所有缺失的区域，但有时生成的区域与周围区域有细微的颜色不一致。此外，我们还使用我们的方法来完成人脸图像，并在用户研究中显示，我们生成的人脸在77%的情况下与真实人脸无法区分。与其他使用许多池化层来降低分辨率的架构不同，我们的网络模型只降低了两次分辨率，使用原始大小的1/4的跨行卷积，这对于在缺失区域生成非模糊纹理很重要。Md 的mask区域是随机给的，Md的大小不是和输入图像一样的，是局部的一个区域。如训练流程所示，完成网络和判别器网络的预训练是训练成功的关键。
图像修复论文阅读笔记-----Globally and Locally Consistent Image Completion
番茄炒蛋三分糖
08-29 1558
此篇论文的工作是基于前一年提出的上下文编码器（Pathak 等。- 2016 - Context Encoders Feature Learning by Inpainting），即全局鉴别器查看整个图像以评估其整体是否一致，而局部鉴别器仅查看以完成区域为中心的小区域以确保生成的面片的局部一致性，然后训练图像完成网络以欺骗两个上下文鉴别器网络。...
全局与局部一致的图像补全Globally and Locally Consistent Image Completion
reyssalee的博客
02-18 1853
全局与局部一致的图像补全 摘要：我们提出了一种新颖的图像完成方法，该方法生成的图像在局部和全局上都是一致的。通过使用全卷积神经网络（全卷积神经网络（Fully Convolutional Neural Network，FCNN）是一种特殊类型的神经网络，它主要用于处理图像数据。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，全卷积神经网络在网络的所有层中都使用卷积层，而不是在末端使用全连接层。这样的设计使得全卷积神经网络能够接受任意尺寸的输入图像，并产生相应尺寸的输出，这对于图像分割、图像补全等任务特别有用。），我们
【论文笔记】Globally and Locally Consistent Image Completion
DaoDaok11的博客
11-24 1284
  如 Fig. 2. 所示，论文提出的方法中采用神经网络架构主要由三个网络组成：补全网络（Completion Network）、全局判别器（Global Discriminator）和局部判别器（Local Discriminator）。其中，补全网络用于对图像进行修补；全局判别器以整幅图像作为输入，对图像的全局一致性进行判断；局部判别器则是将修补后的区域作为输入，以获得更为细致的修补效果。  补全网络中采用了普通卷积层和膨胀卷积（Dilated Convolution）层进行图像特征提取。膨胀卷积层在
图像修复利器：Globally and Locally Consistent Image Completion
gitblog_00091的博客
12-26 696
图像修复利器：Globally and Locally Consistent Image Completion 项目基础介绍 本项目是基于SIGGRAPH 2017论文《Globally and Locally Consistent Image Completion》的开源实现，由Satoshi Iizuka、Edgar Simo-Serra和Hiroshi Ishikawa共同开发。项目使用Lu...
《Globally and locally consistent image completion》图像修复论文解读
m0_56937307的博客
03-25 4240
作者在context encoder的基础上进行改进，整个网络由一个修复网络和两个鉴别网络（全局鉴别网络和局部鉴别网络）组成。修复网络用来对进入其中的图像进行修复，而鉴别网络用来对图像进行判别。鉴别网络的目标是尽可能准确地分类修复出来的图像和ground truth，而修复网络则是尽可能地去愚弄鉴别网络，即要提升修复质量，使得鉴别网络无法准确地分辨修复出来的图像与ground truth。修复网络与鉴别网络组成了生成对抗性网络，以此来提高图像修复质量。 一张ground tru...
Globally and Locally Consistent Image Completion 论文及lua 代码解读
少东的博客
01-11 6557
一、论文 1、论文思想 上一篇文章提到的Context encode 利用decoder 和encoder 来进行image inpainting，可以修复较大的图像缺失并使得恢复好的图像符合整幅图像的语义，但是修复好的图像存在局部模糊的问题，因此真实图像和利用inpainting 得到的图像肉眼清晰可辨。针对这个问题，SATOSHI IIZUKA 等提出了一个新的想法，即利用global d...
Globally and Locally Consistent Image Completion 实验记录
没错我是程序猿
02-20 6255
下面是我当时在复现这篇论文是时的过程，不想看的可以直接去我的Github上看代码。 https://github.com/CoderAnn/GLCI 有问题可以留言，一定会尽全力解答。 实验过程简介： 首先，我是基于Context Encoders:Feature Learning by Impainting(2016)复现SATOSHI IIZUKA等人在2017年发表的Gl...
Globally and Locally Consistent Image Completion
qq_40700490的博客
08-04 1506
1. Motivation 以前的方法只能生成可以在缺失图像中可以找到的图像碎片，不能理解高级的语义信息； Context Encoders局部的细节修复不是很好，而且分辨率低。 2.Approach 2.1 Architecture of network Overview of our architecture for learning image completion. 判别器：网络中有两个判别器，Global Discriminator 提取全局特征，Local Discrimina.
论文笔记Globally and Locally Consistent Image Completion
weixin_42360095的博客
04-23 3739
论文笔记Globally and Locally Consistent Image Completion 图1 Patch-based方法的示例图 Patch-based方法的不足：（1）Depend on low-level features；（2）Unable to generate novel objects；2）基于Context Encoder的图像补全，该方法基于深度学习生成相似的纹理...
GL_Image_Inapinting_pytorch:实施“全球和本地一致的图像完成”
04-30
pytorch中全局和局部一致的图像完成 "Globally and Locally Consistent Image Completion" Satoshi Iizuka, Edgar Simo-Serra, and Hiroshi Ishikawa ACM Transaction on Graphics (Proc. of SIGGRAPH 2017), 2017 这是Pytorch 0.4中论文（ ）中提出的图像完成模型的实现。 要求 的Python 3 火炬0.4 TensorbardX argparser 等等（PIL，tqdm ...） 用法 一，准备培训资料 此步骤是对图像进行预处理（制作随机蒙版）并将图像转换为割炬张量。 $ cd src_gl $ python prepare_dataset2tensor.py 在github中。 我已经通过测试和培
论文阅读——Globally and Locally Consistent Image Completion
长路漫漫亦灿灿
09-26 2684
Globally and Locally Consistent Image Completion论文笔记
**深度推荐：Globally and Locally Consistent Image Completion**
gitblog_00134的博客
08-16 836
深度推荐：Globally and Locally Consistent Image Completion 在图像处理领域中，图像补全(Image Completion)是一个极富挑战性的任务。它要求算法能够理解并重构图像中缺失的部分，同时保持整体的一致性和局部的细节准确。今天，我们要向大家介绍一个非常优秀的开源项目——Globally and Locally Consistent Image C...
Globally and Locally Consistent Image Completion（2017）论文笔记
qq_48387055的博客
11-15 265
提出了一种新的图像补全方法，可以使图像在局部和全局都保持一致。为了训练这个图像补全网络的一致性，我们使用了全局和局部上下文判别器，它们被训练来区分真实图像和完成的图像。全局鉴别器查看整个图像以评估其是否作为一个整体连贯，而局部鉴别器仅查看以完成区域为中心的小区域，以确保生成的补丁的局部一致性。
推荐开源项目：全球和本地一致的图像完成（GLCIC）
gitblog_00051的博客
06-16 453
推荐开源项目：全球和本地一致的图像完成（GLCIC） 项目介绍 Globally and Locally Consistent Image Completion（GLCIC） 是一个基于TensorFlow实现的图像修复模型，它源自于著名的学术论文《全球和局部一致性图像完成》。该模型能够有效地填补图像中的缺失部分，无论是小范围的损坏还是大规模的空白区域，都能得到令人信服的恢复结果。 项目技术分析 ...
Globally and Locally Consistent Image Completion论文阅读笔记
weixin_45929435的博客
07-30 212
Globally and Locally Consistent Image Completion论文阅读笔记
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WPKENAN的博客
03-30 510
毕业设计（论文）中期报告 标签（空格分隔）： 论文 目录 毕业设计的进展情况 1 1.1. 课题工作完成情况 1 1.2. 知识学习情况 1 1.3. 解决复杂工程问题情况 1 存在问题与解决方案 1 2.1. 存在的主要问题 1 2.2. 解决方案与可行性研究 1 下一步计划 2 1 毕业设计的进展情况 ...
探索图像修复的无限可能：Globally and Locally Consistent Image Completion 项目推荐
gitblog_00310的博客
10-10 1008
探索图像修复的无限可能：Globally and Locally Consistent Image Completion 项目推荐 项目介绍 在数字图像处理领域，图像修复一直是一个备受关注的课题。无论是修复老照片中的划痕，还是移除现代照片中的不需要的物体，图像修复技术都有着广泛的应用。今天，我们要介绍的是一个由Satoshi Iizuka、Edgar Simo-Serra和Hiroshi Ishi...
Globally and Locally Consistent Image Completion代码
最新发布
04-01
### 关于Globally and Locally Consistent Image Completion的实现代码 Satoshi Iizuka等人提出的《Globally and Locally Consistent Image Completion》方法结合了全局和局部的一致性来完成图像修复任务。该研究通过引入两个鉴别器——全局鉴别器和局部鉴别器，分别用于判断整张图像的整体一致性和补全区域的局部一致性[^3]。 #### 官方实现 官方作者提供了此工作的源代码，并托管在GitHub上。以下是官方项目的链接地址： - **GitHub仓库**: [https://github.com/satoshiiizuka/image_inpainting](https://github.com/satoshiiizuka/image_inpainting)[^5] 该项目实现了完整的模型架构以及训练流程，支持使用ImageNet数据集进行预训练和微调[^4]。具体来说，代码库包含了以下几个部分： 1. 图像编码与解码模块：负责学习输入图像的特征表示并生成缺失区域的内容。 2. GAN结构中的生成器与判别器：生成器用于创建逼真的填充内容，而判别器则分为全局和局部两部分以评估生成效果。 #### 社区实现 除了官方版本外，还有许多开发者基于原始论文重新实现了这一算法。这些第三方实现通常会提供更简洁或者适配现代框架（如PyTorch、TensorFlow 2.x）的代码示例。以下是一些常见的社区资源： - PyTorch版实现: [https://github.com/DmitryUlyanov/pytorch-image-inpainting](https://github.com/DmitryUlyanov/pytorch-image-inpainting) - TensorFlow/Keras版实现: [https://github.com/akanimax/impytializer](https://github.com/akanimax/impytializer) 需要注意的是，在选择第三方实现时应仔细核对其是否完全遵循原论文的设计思路和技术细节。 ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image # 假设加载了一个预训练好的模型 model = torch.load('path_to_pretrained_model.pth') def inpaint_image(input_img_path, mask_img_path): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor() ]) input_tensor = transform(Image.open(input_img_path)) mask_tensor = transform(Image.open(mask_img_path)) with torch.no_grad(): output_tensor = model(input_tensor.unsqueeze(0), mask_tensor.unsqueeze(0))[0] return output_tensor.permute(1, 2, 0).numpy() inpaint_result = inpaint_image('./input.jpg', './mask.png') ``` 上述代码片段展示如何利用已有的模型对一张带有掩模标记的损坏图片执行修复操作。
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