DRPAN: 分区区域对抗网络提升高质量图像到图像翻译

高质量的图像到图像翻译的区分区域建议对抗网络 (DRPAN) 是一种创新的深度学习方法，旨在提升图像转换的质量，特别是在高分辨率和照片写实主义场景中。文章的作者们，来自中国海洋大学的研究团队，认识到传统图像到图像翻译技术在捕捉细节和真实感方面的局限性，特别是当涉及到局部伪影时。 该研究将图像到图像的翻译过程分解为三个关键步骤： 1. 利用生成对抗网络 (GAN) 生成初步的全局结构图像，但可能会包含一些局部的不自然特征或伪影。 2. DRPnet（区分区域网络）被设计来识别这些不真实的区域，通过一种类似于滑动窗口的方法分析图像，给出每个区域的假象程度分数图。 3. 修正器（或者称为修订器）随后对最假象的区域进行"图像修复"（image inpainting），通过细化这些区域，提高整体的真实感。 通过这种迭代过程，DRPAN能够逐渐优化生成的图像，使其更加关注于消除伪影，从而产生更具视觉真实性的翻译结果。实验结果表明，DRPAN在人类感知和自动量化评估方面超越了当前最先进的图像到图像翻译方法，证明了其在生成高质量翻译任务上的优势。 论文的关键点包括使用生成对抗网络（GAN）、区分区域建议网络（DRPAN）以及结合图像修复技术来改进图像真实性。这不仅在理论上有创新，而且在实践中展示了显著的性能提升，对于提高图像处理技术尤其是图像翻译任务的逼真度具有重要意义。