基于GAN的图像补全实战

数据与代码地址见文末

论文地址:http://iizuka.cs.tsukuba.ac.jp/projects/completion/data/completion_sig2017.pdf

1.概述

 

        图像补全,即补全图像中的覆盖和缺失部分, 网络整体结构如下图所示,整体网络结构还是采取GAN,对于生成器,网络结构采取Unet的形式,首先使用卷积进行特征提取,同时下采样,然后使用反卷积得到生成结果。 

        在生成器中,使用到了空洞卷积,空洞卷积主要是为了增大卷积的感受野(如右图所示),它通过在标准的卷积核中插入“空洞”(即间隔),以增加卷积核的感受野,具体来说,空洞卷积引入了一个“膨胀率”(dilation rate)的参数,用于控制卷积核中元素之间的间

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