論文の概要: Deep Image Harmonization by Bridging the Reality Gap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17104v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 14:19:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:31:12.745022
• Title: Deep Image Harmonization by Bridging the Reality Gap
• Title（参考訳）: 現実ギャップの橋渡しによる深部画像の調和
• Authors: Wenyan Cong, Junyan Cao, Li Niu, Jianfu Zhang, Xuesong Gao, Zhiwei Tang, Liqing Zhang
• Abstract要約: 既存の実世界データセットを増強する人件費の少ない大規模レンダリング調和データセットRHHarmonyの構築を提案する。 実世界画像とレンダリング画像の両方を活用するため,クロスドメイン調和ネットワークcharmnetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.86655082192153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image harmonization has been significantly advanced with large-scale harmonization dataset. However, the current way to build dataset is still labor-intensive, which adversely affects the extendability of dataset. To address this problem, we propose to construct a large-scale rendered harmonization dataset RHHarmony with fewer human efforts to augment the existing real-world dataset. To leverage both real-world images and rendered images, we propose a cross-domain harmonization network CharmNet to bridge the domain gap between two domains. Moreover, we also employ well-designed style classifiers and losses to facilitate cross-domain knowledge transfer. Extensive experiments demonstrate the potential of using rendered images for image harmonization and the effectiveness of our proposed network. Our dataset and code are available at https://github.com/bcmi/Rendered_Image_Harmonization_Datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像調和は大規模調和データセットで大幅に進歩している。 しかし、現在のデータセット構築方法はまだ労働集約的であり、データセットの拡張性に悪影響を及ぼす。 この問題に対処するために,既存の実世界のデータセットを増強するための人的労力を減らした大規模調和データセットRHHarmonyを構築することを提案する。 実世界画像とレンダリング画像の両方を活用するため,2つのドメイン間のドメインギャップを橋渡しするクロスドメイン調和ネットワークcharmnetを提案する。 さらに、ドメイン間の知識伝達を容易にするために、よく設計されたスタイル分類器と損失を用いる。 画像調和のためのレンダリング画像の利用の可能性と,提案したネットワークの有効性を示す。 データセットとコードはhttps://github.com/bcmi/Rendered_Image_Harmonization_Datasets.comから入手可能です。

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