論文の概要: Semantic Image Completion and Enhancement using GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14748v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 10:12:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 15:00:59.540735
• Title: Semantic Image Completion and Enhancement using GANs
• Title（参考訳）: GANを用いた意味的画像補完と拡張
• Authors: Priyansh Saxena, Raahat Gupta, Akshat Maheshwari, and Saumil Maheshwari
• Abstract要約: 塗り絵や画像補完は、画像意味論に基づいて画像に任意の大きな欠落した領域を推測するタスクを暗示する。 Generative Adversarial Networks (GAN) は、画像補完作業に有用であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic inpainting or image completion alludes to the task of inferring arbitrary large missing regions in images based on image semantics. Since the prediction of image pixels requires an indication of high-level context, this makes it significantly tougher than image completion, which is often more concerned with correcting data corruption and removing entire objects from the input image. On the other hand, image enhancement attempts to eliminate unwanted noise and blur from the image, along with sustaining most of the image details. Efficient image completion and enhancement model should be able to recover the corrupted and masked regions in images and then refine the image further to increase the quality of the output image. Generative Adversarial Networks (GAN), have turned out to be helpful in picture completion tasks. In this chapter, we will discuss the underlying GAN architecture and how they can be used used for image completion tasks.
• Abstract（参考訳）: セマンティックなインペイントや画像補完は、画像意味論に基づく画像の任意の大きな欠落領域を推測するタスクを暗示する。 画像ピクセルの予測にはハイレベルなコンテキストの表示が必要となるため、データの破損の修正や入力画像からオブジェクト全体を削除することに関心が持たれる画像補完よりもかなり難しい。 一方、画像の強調は、望ましくないノイズや画像からのぼやけを排除し、画像の詳細の多くを維持しようとする。 効率的な画像補完・拡張モデルにより、画像中の劣化領域やマスキング領域を復元し、さらに精細化して出力画像の品質を向上させることができる。 Generative Adversarial Networks (GAN) は、画像補完作業に有用であることが判明した。 本章では、基礎となるGANアーキテクチャと、画像補完タスクにどのように使用できるかについて論じる。

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