論文の概要: Restore from Restored: Single-image Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12822v1
- Date: Mon, 25 Oct 2021 11:38:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-26 14:12:15.534931
- Title: Restore from Restored: Single-image Inpainting
- Title（参考訳）: 復元からの復元:シングルイメージインペインティング
- Authors: Eunhye Lee, Jeongmu Kim, Jisu Kim, Tae Hyun Kim
- Abstract要約: インペイントネットワークのための,新しい,効率的な自己教師型微調整アルゴリズムを提案する。
既存の自己相似パッチを用いて,事前学習した塗装ネットワークのパラメータを更新する。
公開されているベンチマークデータセット上で、最先端の塗装結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.699531255678856
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent image inpainting methods have shown promising results due to the power
of deep learning, which can explore external information available from the
large training dataset. However, many state-of-the-art inpainting networks are
still limited in exploiting internal information available in the given input
image at test time. To mitigate this problem, we present a novel and efficient
self-supervised fine-tuning algorithm that can adapt the parameters of fully
pre-trained inpainting networks without using ground-truth target images. We
update the parameters of the pre-trained state-of-the-art inpainting networks
by utilizing existing self-similar patches (i.e., self-exemplars) within the
given input image without changing the network architecture and improve the
inpainting quality by a large margin. Qualitative and quantitative experimental
results demonstrate the superiority of the proposed algorithm, and we achieve
state-of-the-art inpainting results on publicly available benchmark datasets.
- Abstract（参考訳）: 近年のイメージインペインティング手法は,大規模なトレーニングデータセットから得られる外部情報を探索する深層学習の力によって,有望な結果を示している。
しかし、最先端のインペインティングネットワークの多くは、テスト時に与えられた入力画像で利用可能な内部情報を活用できない。
この問題を緩和するために, 地中目標画像を用いることなく, 完全に事前学習された塗装網のパラメータを適応できる, 新規で効率的な自己教師型微調整アルゴリズムを提案する。
入力画像中の既存の自己相似パッチ(例えば、自己例パッチ)をネットワークアーキテクチャを変更することなく利用することにより、事前学習した最先端の塗装ネットワークのパラメータを更新し、大きなマージンで塗装品質を向上する。
定性的かつ定量的な実験結果は,提案アルゴリズムの優位性を証明し,公開ベンチマークデータセットの最先端の塗装結果を得る。
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