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公开(公告)号：CN115660979A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211289790.0
申请日：2022-10-20
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于注意力机制的双判别器图像修复方法，包括3个步骤：步骤一：构造缺失区域掩膜。算法设计规则形状的掩膜，缺失区域为一个矩形并随机分布在图像中。步骤二：构造图像修复的网络模型。生成器网络包含编码器和解码器结构，网络大部分都是卷积层组成。判别器包括全局判别器和局部判别器。判别器类似于编码器结构。步骤三：搭建图像修复模型并进行训练和测试。对公开数据集ImageNet选取部分素材进行训练，之后对得到的模型进行测试，并对结果进行定性分析和定量分析。本发明主要解决现有生成对抗网络对于复杂数字图像修复，缺失区域上下文连接不自然且由于网络层数较深导致重建过程衔接处细节结构难以生成的问题。
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