論文の概要: Hyperrealistic Image Inpainting with Hypergraphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02904v1
- Date: Thu, 5 Nov 2020 15:28:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 12:17:05.916360
- Title: Hyperrealistic Image Inpainting with Hypergraphs
- Title(参考訳): ハイパーグラフによる超現実的イメージインペインティング
- Authors: Gourav Wadhwa, Abhinav Dhall, Subrahmanyam Murala, Usman Tariq
- Abstract要約: 空間的特徴にハイパーグラフの畳み込みを導入し,データ間の複雑な関係を学習する。
また、予測画像の局所的な一貫性を強制するために、識別器にゲート畳み込みを導入する。
Places2、CelebA-HQ、Paris Street View、Facadesのデータセットに対する実験は、我々のアプローチが最先端の結果を達成することを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.43182752819447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image inpainting is a non-trivial task in computer vision due to multiple
possibilities for filling the missing data, which may be dependent on the
global information of the image. Most of the existing approaches use the
attention mechanism to learn the global context of the image. This attention
mechanism produces semantically plausible but blurry results because of
incapability to capture the global context. In this paper, we introduce
hypergraph convolution on spatial features to learn the complex relationship
among the data. We introduce a trainable mechanism to connect nodes using
hyperedges for hypergraph convolution. To the best of our knowledge, hypergraph
convolution have never been used on spatial features for any image-to-image
tasks in computer vision. Further, we introduce gated convolution in the
discriminator to enforce local consistency in the predicted image. The
experiments on Places2, CelebA-HQ, Paris Street View, and Facades datasets,
show that our approach achieves state-of-the-art results.
- Abstract(参考訳): 画像インペインティングは、画像のグローバル情報に依存する可能性のある、欠落したデータを埋める複数の可能性のために、コンピュータビジョンにおいて非自明なタスクである。
既存のアプローチのほとんどは、アテンションメカニズムを使用して、イメージのグローバルコンテキストを学ぶ。
この注意のメカニズムは、グローバルコンテキストを捉えることができないため、意味的に妥当だがぼやけた結果を生み出す。
本稿では,空間的特徴に関するハイパーグラフ畳み込みを導入し,データ間の複雑な関係を学習する。
ハイパーエッジを用いたハイパーグラフ畳み込みのためのノード接続機構を提案する。
私たちの知る限りでは、ハイパーグラフ畳み込みはコンピュータビジョンにおける画像から画像へのタスクの空間的特徴に一度も使われていない。
さらに,識別器にゲート畳み込みを導入し,予測画像の局所的一貫性を強制する。
Places2、CelebA-HQ、Paris Street View、Facadesのデータセットに対する実験は、我々のアプローチが最先端の結果を達成することを示している。
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