Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution中图像修复的实现流程

Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution是一种基于深度神经网络的图像修复方法，其实现流程如下：

1. 数据预处理：将原始图像分割成若干个方块，其中有缺失部分的方块作为训练集，完整的方块作为测试集。

2. 网络结构：采用一个基于Gated Convolution的深度卷积神经网络来进行图像修复。Gated Convolution是一种新型卷积方式，它可以学习到图像的局部特征，并且在处理图像时具有较好的平滑性。网络结构包括Encoder、Contextual Attention Module、Decoder三个部分，其中Encoder和Decoder是卷积神经网络，Contextual Attention Module是一种注意力机制。

3. 训练：采用自适应学习率的Adam优化器进行训练，损失函数使用L1损失函数和Perceptual损失函数。

4. 测试：将测试集中的方块输入到网络中，得到修复后的图像。