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论文精度 —— 2016 CVPR 《Context Encoders: Feature Learning by Inpainting》

2022-08-10 05:25:00 【clarkjs】

总述

这篇paper是新时代人工智能CV中的Inpainting领域中的开山之作，之前的超级传统的方法是通过在图像补丁的庞大的素材库中寻找合适的补丁来填充缺失区域，非常不可靠，如下图所示：
在这里插入图片描述
如上图所示，可以看到几乎完全没有可信度。作者受到了自动编码器的启发，创新性地提出了上下文编码器进行特征的学习，并对损失函数进行了调整，将L2重建损失函数和对抗损失进行融合，使得该工作既连贯又清晰。此外，还分别验证了三种掩码方式：(a) Central region (b) Random block Random region，并在Paris StreetView Dataset.和 ImageNet 数据集上验证了效果。
注：作者说自动编码器不能进行语义层面的学习，这是缺点所在

一、方法详述

0. Overall

编码器获取具有缺失区域的输入图像并生成该图像的潜在特征表示。解码器采用此特征表示并产生丢失的图像内容。

1. Encoder（编码器）

Encoder利用AlexNet网络

2. Channel-wise fully-connected layer

假如编码器的输出是通道数为m的 nn的shape，同样，解码器的输入也是通道数为m的 nn的shape&

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