作者：上犹日期：
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最近，来自日本早稻田大学的研究员Satoshi Iizuka带领研究小组开发了全局和局部一致的缺漏图像完整性技术，利用此技术可以实现图像的抠图、去掉眼镜、去掉遮挡物、补全照片等功能。
图示
摘要
我们提出一种新颖的图像补全方法，可以保持图像在局部和全局一致。使用完全卷积神经网络，我们可以通过填充任何形状的缺失区域来完成任意分辨率的图像。为了训练这个图像完成网络是一致的，我们使用全局和本地上下文鉴别器进行训练，以区分真实图像和已完成的图像。全局鉴别器查看整个图像，以评估其是否整体是一致的，而本地鉴别器仅在以完整区域为中心的小区域上看，以确保生成的补丁的本地一致性。然后对图像完成网络进行训练以使用两个上下文鉴别网络，这要求它在总体一致性以及细节方面产生与实际不可区分的图像。我们表明我们的方法可以用来完成各种各样的场景。此外，与基于补丁的方法（例如PatchMatch）相比，我们的方法可以生成不出现在图像中的其他部分的片段，这使得我们能够自然地完成具有熟悉和高度特定的结构（如面部）的对象图像。
模型结构
结构由三层网络组成：完成网络层，全局鉴别层和局部鉴别层。完成网络是完全卷积的，用于完成图像，而全局和局部鉴别层都是专门用于训练的辅助网络。这些鉴别层用于确定图像是否一直完成。全局鉴别层将完整图像作为输入，以识别场景的全局一致性，而局部鉴别层仅在完成区域周围的小区域上看，以便判断更详细外观的质量。
项目网址（含代码 数据集）：http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/completion/en/