BargainNet：用于图像调和的背景引导域翻译
计算机视觉与模式识别
2021-04-06 v2
摘要
图像合成是图像编辑领域的基本操作。然而，不和谐的前景与背景会降低合成图像的质量。图像调和通过调整前景以提升一致性，是一项关键且具挑战性的任务。以往基于深度学习的方法主要关注直接学习从合成图像到真实图像的映射，而忽略了背景所起的关键引导作用。本工作中，基于前景需被翻译至与背景相同域的假设，我们将图像调和任务表述为背景引导的域翻译。因此，我们提出一种带有新颖域码提取器与精心定制的 triplet losses 的图像调和网络，可捕获背景域信息以引导前景调和。在现有图像调和基准上的大量实验证明了我们所提方法的有效性。代码见 https://github.com/bcmi/BargainNet。
引用
@article{arxiv.2009.09169,
title = {BargainNet: Background-Guided Domain Translation for Image Harmonization},
author = {Wenyan Cong and Li Niu and Jianfu Zhang and Jing Liang and Liqing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09169},
year = {2021}
}
备注
Accepted by ICME2021 as Oral