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结合双编码器与对抗训练的图像修复

     

摘要

为了解决图像修复过程中破损区域信息丢失问题并实现图像中任意破损区域的修复,设计了双编码器模型,独立地对掩模和图像进行编码,利用掩模特征重建图像,减少掩模信息的损失,添加跳跃连接补充因下采样丢失的图像信息并加速网络的收敛,引入对抗训练提高重建图像的质量.在places2数据集上进行的训练和测试结果表明,该方法的图像修复效果在精度和全局性上均有良好的表现,且可用于多种类型掩模的图片修复.

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