基于双判别生成对抗网络的不规则孔洞图像修复

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为解决现有算法在修复随机、不规则大面积孔洞时出现色差和细节模糊的缺陷,提出了基于双判别生成对抗网络的不规则大孔洞图像修复网络架构。图像生成器是部分卷积定义的U-Net架构,归一化的部分卷积仅对有效像素完成端到端的掩码更新,U-Net中的跳过链接将图像的上下文信息向更高层分辨率传播,用重建损失、感知损失和风格损失的加权损失函数优化模型的训练结果;使用对抗性损失函数,单独训练包含合成判别器和全局判别器的双判别网络,判断生成图像与真实图像的一致性;加权所有损失函数,结合生成网络和双判别网络一起训练,进一步
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