論文の概要: Image Inpainting with Learnable Feature Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01077v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 16:05:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 12:49:33.055315
• Title: Image Inpainting with Learnable Feature Imputation
• Title（参考訳）: 学習可能な特徴インプテーションを用いた画像インペインティング
• Authors: H{\aa}kon Hukkel{\aa}s, Frank Lindseth, Rudolf Mester
• Abstract要約: 正規畳み込み層は、未知の領域にフィルターを適用するのと同じ方法で、塗装された画像の視覚的アーティファクトを引き起こす。 本稿では,欠落した入力値の畳み込みに対する(階層的な)特徴計算を提案する。 我々はCelebA-HQとPlaces2を比較し,そのモデルを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.293345261434943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A regular convolution layer applying a filter in the same way over known and unknown areas causes visual artifacts in the inpainted image. Several studies address this issue with feature re-normalization on the output of the convolution. However, these models use a significant amount of learnable parameters for feature re-normalization, or assume a binary representation of the certainty of an output. We propose (layer-wise) feature imputation of the missing input values to a convolution. In contrast to learned feature re-normalization, our method is efficient and introduces a minimal number of parameters. Furthermore, we propose a revised gradient penalty for image inpainting, and a novel GAN architecture trained exclusively on adversarial loss. Our quantitative evaluation on the FDF dataset reflects that our revised gradient penalty and alternative convolution improves generated image quality significantly. We present comparisons on CelebA-HQ and Places2 to current state-of-the-art to validate our model.
• Abstract（参考訳）: 既知の領域や未知の領域に対して同じようにフィルタを適用する通常の畳み込み層は、塗装された画像に視覚的なアーティファクトを引き起こす。 いくつかの研究は、畳み込みの出力に関する特徴的再正規化でこの問題に対処している。 しかし、これらのモデルは機能の再正規化のためにかなりの量の学習可能なパラメータを使用するか、出力の確実性のバイナリ表現を仮定する。 畳み込みに欠落した入力値の(層別)特徴的含意を提案する。 学習した特徴再正規化とは対照的に,本手法は効率的であり,パラメータも最小である。 さらに,画像塗布における勾配ペナルティの修正と,敵対的損失に特化して訓練された新しいGANアーキテクチャを提案する。 fdfデータセットの定量的評価は,改良された勾配ペナルティと代替畳み込みが生成画像品質を大幅に改善することを示す。 我々はCelebA-HQとPlaces2を比較し,そのモデルを検証する。

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