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J-GLOBAL ID：202102222769403203   整理番号：21A0066898

並列ネットワークを用いた画像修復【JST・京大機械翻訳】

Image Inpainting Using Parallel Network

著者 (2件)： Deng Ye (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, 28 West Xianning Road,Xi’an,Shaanxi,P. R. China) ,  Wang Jinjun (Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, 28 West Xianning Road,Xi’an,Shaanxi,P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 1088-1092  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文脈情報の欠如と完全画像の分布を直接学習する困難さのために,既存の画像修復法は,常に2段階手法を使用して,粗から微細に画素を欠測するための妥当な予測を行う。本論文では,2つの並列パイプラインを用いた新しい修復法を提案した。最初のパイプラインは,入力として崩壊した画像を取り上げ,予測完全画像を出力する標準画像完了経路である。第2のパイプラインは,崩壊した1の相補的画像を入力し,まだ同じ完全な画像を出力する訓練フェーズ中にのみ存在する。2つのパイプラインは同時に動作して,それらは復号器において同じ符号器と大部分のパラメータを共有した。さらに,VAEに触発されて,ランダムGauss雑音を,モデルのロバスト性を改善するだけでなく,多様で妥当な結果を作り出すために,特徴に追加した。いくつかの公開データセットに関する著者らのモデルを評価し,提案した方法がいくつかの最先端の手法より優れていることを実証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *ネットワーク ,  復号器 ,  Gauss雑音 ,  画素 ,  符号器 ,  ロバスト性 ,  *画像復元
準シソーラス用語： 文脈情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 画像修復