作者：杨柳; 王敏; 林竹图像修复生成对抗网络densenetjpu双判别器
摘要：针对目前图像修复算法存在的修复效果不连续、缺失大小受限、训练过程不稳定等缺点,提出了一种基于生成对抗网络的图像修复方法.利用卷积神经网络,我们可以真实地修复任意分辨率的图像.为了实现高分辨率的真实修复效果和对图像特征的充分学习,我们提出基于DenseNet传播源图像的细节和结构得到高分辨率的图像,实现图像缺失生成;由于Iizuka等人提出的基于双判别器方法中膨胀卷积部分所产生的巨大运算量,我们提出使用JPU (Joint Pyramid Upsampling,联合金字塔上采样)来加速计算.在CelebA和ImageNet上的实验表明,所提方法能真实地修复大多数的破损图像.
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