Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Modality Image Inpainting using Generative Adversarial Networks

論文の概要: Multi-Modality Image Inpainting using Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09210v1
Date: Sat, 18 Jun 2022 14:06:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-22 15:30:13.093374
Title: Multi-Modality Image Inpainting using Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: 生成的対向ネットワークを用いたマルチモーダル画像インパインティング
Authors: Aref Abedjooy, Mehran Ebrahimi
Abstract要約: 本稿では,画像インパインティングタスクとマルチモーダルな画像から画像への変換を併用する問題に対処するモデルを提案する。モデルは、定性的かつ定量的な結果とともに、夜間のイメージ翻訳と塗装の組み合わせで評価される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Deep learning techniques, especially Generative Adversarial Networks (GANs) have significantly improved image inpainting and image-to-image translation tasks over the past few years. To the best of our knowledge, the problem of combining the image inpainting task with the multi-modality image-to-image translation remains intact. In this paper, we propose a model to address this problem. The model will be evaluated on combined night-to-day image translation and inpainting, along with promising qualitative and quantitative results.
Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術、特にGAN(Generative Adversarial Networks)は、過去数年間で画像インペイントと画像間翻訳タスクを大幅に改善した。我々の知る限りでは、画像インパインティングタスクとマルチモーダル画像-画像間翻訳を併用する問題はいまだに残っていない。本稿では,この問題に対処するためのモデルを提案する。モデルは、定性的かつ定量的な結果とともに、夜間のイメージ翻訳と塗装の組み合わせで評価される。

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