基于GAN的图像补全实战

5月前作者：樱花的浪漫分类：Toy博客阅读(50) 违法举报

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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

基于GAN的图像补全实战,对抗生成网络与动作识别、强化学习,生成对抗网络,人工智能,神经网络

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。

基于GAN的图像补全实战,对抗生成网络与动作识别、强化学习,生成对抗网络,人工智能,神经网络

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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-854582.html

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