基于上下文的图像片段标注（CBISL）
计算机视觉与模式识别
2020-11-03 v1
摘要
在处理图像时，人们常面临信息不完整或不清晰的问题。图像修复可用于恢复缺失图像区域，但其关注低层图像特征，如像素强度、像素梯度方向与颜色。本文旨在恢复图像中的语义图像特征（物体与位置）。基于已发表的门控 PixelCNN，我们展示了一种称为四方向 PixelCNN 的新方法，用于根据上下文恢复缺失物体并返回物体的可能位置。我们称此方法为基于上下文的图像片段标注（CBISL）。结果表明，我们的四方向模型优于单方向模型（门控 PixelCNN），并达到可与人类相媲美的性能。
引用
@article{arxiv.2011.00784,
title = {Context-based Image Segment Labeling (CBISL)},
author = {Tobias Schlagenhauf and Yefeng Xia and Jürgen Fleischer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.00784},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 4 figures