用于改进图像修复的级联上下文编码器
计算机视觉与模式识别
2018-03-13 v1
摘要
在本文中，我们分析了以递增输入级联使用上下文编码器是否能改善图像修复的结果。为此，我们以标准方式训练用于 64x64 像素图像的上下文编码器，并在训练和评估阶段将其缩放后的输出用于填充 128x128 上下文编码器的缺失输入区域。结果，图像修复在视觉上明显更合理。为了彻底验证结果，我们引入了归一化平方失真——一种用于定量图像修复评估的度量，并给出了其数学解释。这是首次尝试形式化基于潜特征表示特性而非 L2 重建损失的图像修复度量。
引用
@article{arxiv.1803.04033,
title = {Cascade context encoder for improved inpainting},
author = {Bartosz Zieliński and Łukasz Struski and Marek Śmieja and Jacek Tabor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04033},
year = {2018}
}
备注
Supplemental materials are available at http://www.ii.uj.edu.pl/~zielinsb