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基于深度卷积神经网络的生成性多列图像Inpainting

作者

上市的：
  • 拉杰什B

    （班加罗尔基础大学）

  • 穆拉利达拉B L

    （班加罗尔大学计算机科学与应用系，班加罗雷）

摘要

图像可以被描述为可以再现或捕捉的事物（人或物体或扫描的文档）的视觉表示或相似性，例如手绘、摄影材料。数字时代的到来见证了图像存储技术的快速转变，随着数字工具的应用，从硬拷贝到数字化单元的负担减轻了。该研究旨在设计一个置信度驱动的重建损失，同时采用隐式多样化马尔可夫随机场（MRF）正则化来增强局部细节。多柱网络结合重建和MRF损失，将从上下文中获得的本地和全局信息传播到目标修补区域。对具有挑战性的街景、人脸、自然物体和场景进行了大量实验，结果表明，即使没有以前常见的后处理，我们提出的方法也能产生引人注目的视觉效果。该研究涉及预训练深度卷积神经网络（DCNN）及其训练网络，如ResNet50、GoogleNet、AlexNet和VGG-16。该模型的平均PSNR性能为24.64db，结构相似性指数测度（SSIM）为0.9018。

建议引用

  • Rajesh B&Muralidhara B L，2021年。"基于深度卷积神经网络的生成性多列图像Inpainting,"BASE大学工作文件2021年7月，印度班加罗尔BASE大学。
    • 手柄：RePEc:alj:wppaper:2021年7月
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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    关键词

    马尔可夫随机场;深度卷积神经网络;ResNet50公司;谷歌网;AlexNet公司;VGG-16型;结构相似性指数度量。;
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