論文の概要: Image Completion and Extrapolation with Contextual Cycle Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02620v1
• Date: Thu, 4 Jun 2020 02:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 09:59:20.229744
• Title: Image Completion and Extrapolation with Contextual Cycle Consistency
• Title（参考訳）: コンテクストサイクル一貫性による画像補完と外挿
• Authors: Sai Hemanth Kasaraneni, Abhishek Mishra
• Abstract要約: 本稿では,相互に利益を得ながら,補完ネットワークと外挿ネットワークを同時に訓練する手法を提案する。 本手法は, 大規模な欠損領域の完成における効率を実証し, アートベースラインの現代的状態との比較を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8173580249469885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image Completion refers to the task of filling in the missing regions of an image and Image Extrapolation refers to the task of extending an image at its boundaries while keeping it coherent. Many recent works based on GAN have shown progress in addressing these problem statements but lack adaptability for these two cases, i.e. the neural network trained for the completion of interior masked images does not generalize well for extrapolating over the boundaries and vice-versa. In this paper, we present a technique to train both completion and extrapolation networks concurrently while benefiting each other. We demonstrate our method's efficiency in completing large missing regions and we show the comparisons with the contemporary state of the art baseline.
• Abstract（参考訳）: Image Completionは、画像の欠落した領域を埋めるタスクであり、Image Extrapolationは、その境界で画像を一貫性を維持しながら拡張するタスクである。 GANに基づく最近の多くの研究は、これらの問題ステートメントに対処する進歩を示しているが、これら2つのケースには適応性がない。 本稿では,相互に利益を得ながら,補完ネットワークと外挿ネットワークを同時に訓練する手法を提案する。 そこで本研究では, 大規模欠落地域を補完する手法の有効性を実証し, アートベースラインの現代的状態と比較する。

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