論文の概要: WaveFill: A Wavelet-based Generation Network for Image Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11027v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 04:44:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 13:46:48.538177
• Title: WaveFill: A Wavelet-based Generation Network for Image Inpainting
• Title（参考訳）: WaveFill: 画像描画のためのウェーブレットベースの生成ネットワーク
• Authors: Yingchen Yu, Fangneng Zhan, Shijian Lu, Jianxiong Pan, Feiying Ma, Xuansong Xie, Chunyan Miao
• Abstract要約: WaveFillはウェーブレットベースの塗装ネットワークで、画像を複数の周波数帯域に分解する。 WaveFillは、空間情報を自然に保存する離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて画像を分解する。 低周波帯にL1再構成損失を、高周波帯に敵対損失を施し、それによって周波数間紛争を効果的に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.012173791320855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image inpainting aims to complete the missing or corrupted regions of images with realistic contents. The prevalent approaches adopt a hybrid objective of reconstruction and perceptual quality by using generative adversarial networks. However, the reconstruction loss and adversarial loss focus on synthesizing contents of different frequencies and simply applying them together often leads to inter-frequency conflicts and compromised inpainting. This paper presents WaveFill, a wavelet-based inpainting network that decomposes images into multiple frequency bands and fills the missing regions in each frequency band separately and explicitly. WaveFill decomposes images by using discrete wavelet transform (DWT) that preserves spatial information naturally. It applies L1 reconstruction loss to the decomposed low-frequency bands and adversarial loss to high-frequency bands, hence effectively mitigate inter-frequency conflicts while completing images in spatial domain. To address the inpainting inconsistency in different frequency bands and fuse features with distinct statistics, we design a novel normalization scheme that aligns and fuses the multi-frequency features effectively. Extensive experiments over multiple datasets show that WaveFill achieves superior image inpainting qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: image inpaintingは、画像の欠落または破損した領域をリアルなコンテンツで完成することを目的としている。 一般的なアプローチは、生成的逆ネットワークを用いて、再構成と知覚的品質のハイブリッドな目標を採用する。 しかし、レコンストラクションの損失と敵対的損失は、異なる周波数のコンテンツを合成し、単純にそれらを組み合わせることで、しばしば周波数間の衝突と、妥協されたインペインティングを引き起こす。 本稿では,複数の周波数帯域に分割し,各周波数帯域の欠落領域を別々かつ明示的に埋めるウェーブレットベースのインパインティングネットワークであるWaveFillを提案する。 WaveFillは空間情報を自然に保存する離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて画像を分解する。 分解された低周波帯域に対するl1再構成損失と高周波帯域への逆損失を応用し、空間領域での画像を完了しながら、効果的に周波数間衝突を緩和する。 異なる周波数帯域における不整合と異なる統計量を持つヒューズ特徴に対処するため、マルチ周波数特徴を効果的に調整・融合する新しい正規化スキームを設計する。 複数のデータセットに対する大規模な実験により、WaveFillは質的かつ定量的に優れた画像インライン化を実現している。

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