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opencv-inpainting图像修复
图像修复技术的原理是什么呢？ 简而言之，就是利用那些已经被破坏的区域的边缘， 即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容，然后对破坏区进行填补 ，以达到图像修补的目的论文阅读笔记High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis
论文题目：基于多尺度神经块合成的高分辨率图像修复 用bounding box的问题： 虽然边界框有助于定位实例位置和提取实例视觉特征，但它们也阻止了SimsG[6]实现更多功能，因为应提供场景图中所有节点的边界框。例如，如果一个人想添加一些东西，SIMSG[6]无法实现，因为不会提供添加的东西的边界框图像修复 2021年
大概做一个汇总，做备注，里面都是我打算看的，不全。 1. Generating Diverse Structure for Image Inpainting With Hierarchical VQ-VAE （CVPR 2021） 2. Image Inpainting with External-internal Learning and Monochromic Bottleneck （CVPR 2021） 3. PD-GAN: Probabilistic Diversinpainting papers
inpainting papers Generating_Diverse_Structure_for_Image_Inpainting_With_Hierarchical_VQ-VAE 论文链接 code Rethinking Image Inpainting via a Mutual 论文链接 code Wadhwa_Hyperrealistic_Image_Inpainting_With_Hypergraphs_WACV_2021_paper 论文链接 code Im图像修复论文阅读Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention Maps
Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention Maps Abstract 大多数基于卷积网络(CNN)的修复方法采用标准的卷积方法对有效像素和空洞进行不可区分的处理，使其仅限于处理不规则的空洞，更容易产生色差和模糊的修复结果。部分卷积被提出用来解决这一问题，但它采用手论文翻译阅读_Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning
引言Abstract 在过去的几年，深度学习技术使得图像修复领域产生了很大的进步。然而，很多技术仍然还是重建合理的结构，因为他们通常都过度平滑了图像或者模糊。这篇文章针对图像修复提出了新的方法，它能够较好地再现充满细节的区域。提出了两阶段的生成对抗模型 Edge Connect,该模图像修复系列资料
图像修复系列资料 通过图像分割和显著性检测这两个系列，我认为在开始写算法之前先放一篇综述整理会更好一些。 综述整理文会包含对该系列大体的介绍，介绍将会分析哪几个经典算法，以及在学习这些算法时我所参考的所有文章资源，我觉的一个算法靠一篇文章绝对无法使大家学会，所以大家Generative Image Inpainting with Contextual Attention
Paper Pytorch 引言： PatchMatch其一 之前的基于深度学习的图像修复方法展现了很大的潜力，这些方法都能生成看似合理的图像结构及纹理，但在修复区域的边界，经常会生成扭曲的结构和模糊的图像，这是因为卷积神经网络无法从图像较远的区域提取信息导致的。 不过，传统的纹理和斑块（patch）的修3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting-论文主要内容翻译
介绍 3D照片是什么？ 3D摄影-用照相机捕捉世界的景色，并使用基于图像的渲染技术进行新颖的视图合成-是一种记录和再现视觉感知的迷人方法。 与旧的2D摄影相比，它提供了更加沉浸式的体验：在虚拟现实中几乎逼真，甚至在某种程度上以视差显示在正常的平板显示器上也是如此。好比2D电影