Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution中生成修复图像是用的SN-PatchGAN吗
时间: 2024-06-07 12:10:31 浏览: 20
是的,Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution 中使用了 SN-PatchGAN 作为生成器的判别器。SN-PatchGAN 是一个基于 PatchGAN 的判别器,使用了谱归一化 (Spectral Normalization) 技术来约束权重,以提高模型的稳定性和生成图像的质量。同时,它也可以对局部区域进行判别,从而提高生成图像的细节和真实感。
相关问题
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。
Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution中生成器是什么
在论文“Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution”中,生成器是指一个神经网络模型,用于自动填补图像中缺失的部分以及修复破损的部分。该模型采用了基于门控卷积的架构,可以学习到更加准确的图像上下文信息。具体地说,生成器由编码器和解码器组成。编码器负责将输入图像转换为潜在表示,而解码器则将潜在表示转换为输出图像。在训练过程中,模型通过最小化重建损失来学习,以使其能够生成与原始图像尽可能接近的修复图像。