論文の概要: High-Resolution Image Harmonization via Collaborative Dual Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06671v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 13:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-15 15:35:47.884476
• Title: High-Resolution Image Harmonization via Collaborative Dual Transformations
• Title（参考訳）: 協調デュアル変換による高分解能画像調和
• Authors: Wenyan Cong, Xinhao Tao, Li Niu, Jing Liang, Xuesong Gao, Qihao Sun, Liqing Zhang
• Abstract要約: 協調デュアルトランスフォーメーション(CDTNet)を用いた高分解能画像調和ネットワークを提案する。 我々のCDTNetは、画素間変換のための低解像度ジェネレータ、RGB-RGB変換のためのカラーマッピングモジュール、両方の利点を生かした改良モジュールから構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.9962809174055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a composite image, image harmonization aims to adjust the foreground to make it compatible with the background. High-resolution image harmonization is in high demand, but still remains unexplored. Conventional image harmonization methods learn global RGB-to-RGB transformation which could effortlessly scale to high resolution, but ignore diverse local context. Recent deep learning methods learn the dense pixel-to-pixel transformation which could generate harmonious outputs, but are highly constrained in low resolution. In this work, we propose a high-resolution image harmonization network with Collaborative Dual Transformation (CDTNet) to combine pixel-to-pixel transformation and RGB-to-RGB transformation coherently in an end-to-end framework. Our CDTNet consists of a low-resolution generator for pixel-to-pixel transformation, a color mapping module for RGB-to-RGB transformation, and a refinement module to take advantage of both. Extensive experiments on high-resolution image harmonization dataset demonstrate that our CDTNet strikes a good balance between efficiency and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 合成画像が与えられると、画像調和はフォアグラウンドを背景と互換性を持たせるために調整することを目的としている。 高解像度画像の調和は需要が高いが、まだ未調査のままである。 従来の画像調和法は、高解像度化に努力しながら多様なローカルコンテキストを無視できるグローバルなRGB-RGB変換を学習する。 近年の深層学習法では、高調波出力を発生させることのできる高密度画素対ピクセル変換が学習されているが、低解像度では強い制約がある。 本研究では,画素間変換とrgb-to-rgb変換を結合するcdtnet(collaborative dual transformation)を用いた高分解能画像調和ネットワークを提案する。 我々のCDTNetは、画素間変換のための低解像度ジェネレータ、RGB-RGB変換のためのカラーマッピングモジュール、両方の利点を生かした改良モジュールから構成されている。 高分解能画像調和データセットに関する大規模な実験により、我々のCDTNetは効率と効率のバランスが良いことを示した。

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