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融合监督注意力模块和跨阶段特征融合的图像修复改进网络
1
作者
黄巧玲
郑伯川
+1 位作者
丁梓成
吴泽东
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期572-579,共8页
非规则缺失区域的图像修复技术用途广泛但具有挑战性。针对现有修复方法对高分辨率图像可能会产生伪影、扭曲结构和模糊纹理的问题,提出一种融合监督注意力模块(SAM)和跨阶段特征融合(CSFF)的图像修复改进网络(Gconv_CS)。在Gconv的两...
非规则缺失区域的图像修复技术用途广泛但具有挑战性。针对现有修复方法对高分辨率图像可能会产生伪影、扭曲结构和模糊纹理的问题,提出一种融合监督注意力模块(SAM)和跨阶段特征融合(CSFF)的图像修复改进网络(Gconv_CS)。在Gconv的两阶段网络模型上,引入了SAM与CSFF模块。SAM通过提供真实图像监督信号,监督上阶段输出特征,确保传入下阶段特征信息的有效性。CSFF将上阶段编码器-解码器的特征融合后送入下阶段的编码器,以弥补上阶段修复中特征信息的损失。实验结果表明,在缺失区域占比为1%~10%时,相较于基线模型Gconv,Gconv_CS在CelebA-HQ数据集上峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了1.5%和0.5%,Fréchet起始距离(FID)和L1损失分别降低了21.8%、14.8%;在Place2数据集上,前2个指标分别提高了26.7%和0.8%,后2个指标分别降低了7.9%、37.9%。将Gconv_CS用于去除大熊猫面部遮挡物时,取得了较好的修复视觉效果。
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关键词
图像修复
两阶段网络
跨阶段特征融合
监督注意力模块
门控卷积
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职称材料
题名
融合监督注意力模块和跨阶段特征融合的图像修复改进网络
1
作者
黄巧玲
郑伯川
丁梓成
吴泽东
机构
西华师范大学数学与信息学院
西华师范大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期572-579,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62176217)
西华师范大学科研创新团队项目(KCXTD2022-3)。
文摘
非规则缺失区域的图像修复技术用途广泛但具有挑战性。针对现有修复方法对高分辨率图像可能会产生伪影、扭曲结构和模糊纹理的问题,提出一种融合监督注意力模块(SAM)和跨阶段特征融合(CSFF)的图像修复改进网络(Gconv_CS)。在Gconv的两阶段网络模型上,引入了SAM与CSFF模块。SAM通过提供真实图像监督信号,监督上阶段输出特征,确保传入下阶段特征信息的有效性。CSFF将上阶段编码器-解码器的特征融合后送入下阶段的编码器,以弥补上阶段修复中特征信息的损失。实验结果表明,在缺失区域占比为1%~10%时,相较于基线模型Gconv,Gconv_CS在CelebA-HQ数据集上峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了1.5%和0.5%,Fréchet起始距离(FID)和L1损失分别降低了21.8%、14.8%;在Place2数据集上,前2个指标分别提高了26.7%和0.8%,后2个指标分别降低了7.9%、37.9%。将Gconv_CS用于去除大熊猫面部遮挡物时,取得了较好的修复视觉效果。
关键词
图像修复
两阶段网络
跨阶段特征融合
监督注意力模块
门控卷积
Keywords
image
inpainting
two-stage
network
Cross-Stage
Feature
Fusion(CSFF)
supervised
attention
module
(
sam
)
gated
convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合监督注意力模块和跨阶段特征融合的图像修复改进网络
黄巧玲
郑伯川
丁梓成
吴泽东
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
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