論文の概要: Image inpainting for corrupted images by using the semi-super resolution GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12636v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 10:21:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:08:12.853678
• Title: Image inpainting for corrupted images by using the semi-super resolution GAN
• Title（参考訳）: 半超解像GANによる劣化画像の画像処理
• Authors: Mehrshad Momen-Tayefeh, Mehrdad Momen-Tayefeh, Amir Ali Ghafourian Ghahramani,
• Abstract要約: 欠落した画素を学習・複製するためのGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。 提案したモデルの堅牢性と正確性を評価するために,3つの多様なデータセットを利用した。 我々のトレーニングプロセスは、最適な精度を達成し、高品質な画像を生成するために、様々なレベルの画素破壊を伴います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image inpainting is a valuable technique for enhancing images that have been corrupted. The primary challenge in this research revolves around the extent of corruption in the input image that the deep learning model must restore. To address this challenge, we introduce a Generative Adversarial Network (GAN) for learning and replicating the missing pixels. Additionally, we have developed a distinct variant of the Super-Resolution GAN (SRGAN), which we refer to as the Semi-SRGAN (SSRGAN). Furthermore, we leveraged three diverse datasets to assess the robustness and accuracy of our proposed model. Our training process involves varying levels of pixel corruption to attain optimal accuracy and generate high-quality images.
• Abstract（参考訳）: 画像インペイントは、破損した画像を強化するための貴重な技術である。 この研究の主な課題は、ディープラーニングモデルが復元しなければならない入力画像の腐敗の程度についてである。 この課題に対処するために、欠落したピクセルを学習・複製するためのGAN(Generative Adversarial Network)を導入する。 さらに、我々はSemi-SRGAN (SSRGAN) と呼ばれる超解像GAN (SRGAN) の別変種を開発した。 さらに,提案モデルのロバスト性と精度を評価するために,3つの多様なデータセットを利用した。 我々のトレーニングプロセスは、最適な精度を達成し、高品質な画像を生成するために、様々なレベルの画素破壊を伴います。

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