128
правок
Изменения
→DeepFillv2
Главная идея данной модели это использование стробированной свертки, которая позволила добиться хорошего качества вписывания при восстановлении изображения с разной формы испорченными областями. Также данная модель может использовать набросок пользователя в качестве входных данных.
Более того, чтобы добиться более высокого качества вписывания, предлагается использовать вариант генеративно состязательной сети - SN-PatchGAN. Дискриминатор этой сети в каждой точке вычисляет кусочно-линейную функцию потерь, формируя таким образом <tex>h x \times w x \times c </tex> генеративно состязательных сетей, каждая из которых сосредотачивается на различных частях и свойствах изображения.
Генератор, состоящий из двух сетей (грубой и сети повышающей качество изображения) также адаптируется. Обе сети используют модель кодировщик-декодировщик вместо U-Net, в которой все слои классической свертки заменены на стробированные.
