論文の概要: Improve Deep Image Inpainting by Emphasizing the Complexity of Missing Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06266v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 09:14:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:25:13.332980
• Title: Improve Deep Image Inpainting by Emphasizing the Complexity of Missing Regions
• Title（参考訳）: 欠落領域の複雑さを強調した深部画像インパインティングの改善
• Authors: Yufeng Wang, Dan Li, Cong Xu and Min Yang
• Abstract要約: 本稿では,古典的画像複雑性メトリクスの助けを借りて,ディープイメージのインペイントモデルを強化する。 学習手順におけるバッチ選択を導くために、不足複雑性と前方損失からなる知識支援指標を示す。 我々は,最近開発された様々なデータセットに対する画像インペイントモデルの改良を実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.245637164975594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep image inpainting research mainly focuses on constructing various neural network architectures or imposing novel optimization objectives. However, on the one hand, building a state-of-the-art deep inpainting model is an extremely complex task, and on the other hand, the resulting performance gains are sometimes very limited. We believe that besides the frameworks of inpainting models, lightweight traditional image processing techniques, which are often overlooked, can actually be helpful to these deep models. In this paper, we enhance the deep image inpainting models with the help of classical image complexity metrics. A knowledge-assisted index composed of missingness complexity and forward loss is presented to guide the batch selection in the training procedure. This index helps find samples that are more conducive to optimization in each iteration and ultimately boost the overall inpainting performance. The proposed approach is simple and can be plugged into many deep inpainting models by changing only a few lines of code. We experimentally demonstrate the improvements for several recently developed image inpainting models on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 深部画像インパインティング研究は主に、様々なニューラルネットワークアーキテクチャを構築したり、新しい最適化目標を設定することに焦点を当てている。 しかしながら、最先端の深層塗装モデルの構築は極めて複雑な作業であり、その一方で、結果として得られるパフォーマンス向上は、非常に限定的な場合もある。 私たちは、塗装モデルのフレームワーク以外に、しばしば見過ごされる軽量な伝統的な画像処理技術が、これらの深層モデルに実際に役立つと信じています。 本稿では,古典的画像複雑度指標を用いて,奥行き画像のインペインティングモデルを強化する。 学習手順におけるバッチ選択を導くために、不足複雑性と前方損失からなる知識支援指標を示す。 このインデックスは、各イテレーションでより最適化しやすいサンプルを見つけ、最終的に全体的なペイントパフォーマンスを高めるのに役立つ。 提案されたアプローチは単純で、数行のコードだけを変更して、多くの深い塗装モデルにプラグインすることができる。 我々は,最近開発された各種データセット上の画像インペインティングモデルの改良を実験的に実証する。

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