圖像修復之Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions

1. 摘要 現有的基於深度學習的圖像修補方法在損壞的圖像上使用標準卷積網絡，使用卷積濾波器響應以有效像素以及掩蔽孔中的替代值（通常爲平均值）爲條件。 這通常會導致諸如顏色差異和模糊等僞影。 後處理通常用於減少這些工件，但代價很高，可能會失敗。 我們提出使用部分卷積，部分卷積指的是卷積只在圖片的有效區域進行(mask部分爲0)，並且圖片的mask會隨着網絡的層數加深不斷迭代和收縮，也就是說帶有mas

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