論文の概要: Image Completion via Dual-path Cooperative Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00379v1
- Date: Sun, 30 Apr 2023 03:54:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 15:34:02.910969
- Title: Image Completion via Dual-path Cooperative Filtering
- Title(参考訳): デュアルパス協調フィルタリングによる画像補完
- Authors: Pourya Shamsolmoali, Masoumeh Zareapoor, Eric Granger
- Abstract要約: 入力シーンに基づいた画像復元のための予測フィルタリング手法を提案する。
欠落した情報を埋めるために、機能レベルのセマンティックフィルタリングが導入されている。
3つの挑戦的な画像補完データセットの実験により、提案したDCFは最先端の手法より優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.62197747945094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Given the recent advances with image-generating algorithms, deep image
completion methods have made significant progress. However, state-of-art
methods typically provide poor cross-scene generalization, and generated masked
areas often contain blurry artifacts. Predictive filtering is a method for
restoring images, which predicts the most effective kernels based on the input
scene. Motivated by this approach, we address image completion as a filtering
problem. Deep feature-level semantic filtering is introduced to fill in missing
information, while preserving local structure and generating visually realistic
content. In particular, a Dual-path Cooperative Filtering (DCF) model is
proposed, where one path predicts dynamic kernels, and the other path extracts
multi-level features by using Fast Fourier Convolution to yield semantically
coherent reconstructions. Experiments on three challenging image completion
datasets show that our proposed DCF outperforms state-of-art methods.
- Abstract(参考訳): 画像生成アルゴリズムの最近の進歩を考えると、深い画像補完手法は大きな進歩を遂げている。
しかし、最先端の手法は一般的には粗末なクロスシーンの一般化を提供し、生成されるマスク領域はぼやけたアーティファクトを含むことが多い。
予測フィルタリングは、画像の復元方法であり、入力シーンに基づいて最も効果的なカーネルを予測する。
このアプローチに動機づけられて,画像補完をフィルタリング問題として扱う。
深い特徴レベルのセマンティックフィルタリングを導入し、ローカル構造を保持し、視覚的にリアルなコンテンツを生成する。
特に、デュアルパス協調フィルタリング(DCF)モデルが提案され、1つのパスが動的カーネルを予測し、もう1つのパスがFast Fourier Convolutionを用いてマルチレベル特徴を抽出し、意味的コヒーレントな再構成を生成する。
3つの挑戦的な画像補完データセットの実験により、提案したDCFは最先端の手法より優れていることが示された。
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