通过循环自推理定位不协调区域
计算机视觉与模式识别
2022-10-06 v1
摘要
由图像编辑操作生成的合成图像十分普遍，但被操纵区域与背景之间的颜色或光照不一致可能使其显得不真实。因此，定位不协调区域以提升合成图像质量十分重要且具有挑战性。受经典聚类算法启发，我们旨在通过将一个新颖的循环自推理（RSR）模块插入UNet结构的瓶颈层，将像素分组为两个簇：不协调簇与背景簇。RSR模块输出的掩码作为注意力引导提供给解码器。最后，我们自适应地结合来自RSR与解码器的掩码以形成我们的最终掩码。在图像协调化数据集上的实验结果表明，我们的方法在定量与定性上均取得了有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2210.02036,
title = {Inharmonious Region Localization via Recurrent Self-Reasoning},
author = {Penghao Wu and Li Niu and Jing Liang and Liqing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.02036},
year = {2022}
}
备注
BMVC2022