ECCV 2020 論文大盤點-圖像視頻修復篇

本文盤點 ECCV 2020 圖像與視頻修復（inpainting）全部相關論文，總計 8 篇。
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下載包含這些論文的 ECCV 2020 全部論文：

ECCV 2020 論文合集下載，分類盤點進行中

圖像修復git

Rethinking Image Inpainting via a Mutual Encoder-Decoder with Feature Equalizations
github

做者 | Hongyu Liu, Bin Jiang, Yibing Song, Wei Huang, Chao Yangweb

單位 | 湖南大學；騰訊算法

論文 | https://arxiv.org/abs/2007.06929微信

代碼 | https://github.com/KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE網絡

備註 | ECCV 2020 oralapp

提出了一種具備特徵均衡的相互編碼器-解碼器，在圖像修復過程當中，將填充結構與紋理關聯起來。編輯器

Short-Term and Long-Term Context Aggregation Network for Video Inpaintingide

做者 | Ang Li, Shanshan Zhao, Xingjun Ma, Mingming Gong, Jianzhong Qi, Rui Zhang, Dacheng Tao, Ramamohanarao Kotagiri

單位 | 墨爾本大學；悉尼大學；迪肯大學；

論文 | https://arxiv.org/abs/2009.05721

備註 | ECCV 2020 spotlight

本文研究了視頻修復問題，並解決了現有方法的三個侷限：

一、short-term 或 long-term 參考幀的無效利用

二、目標幀中缺失區域致使的 short-term 上下文聚合不許確

三、long-term 語境信息的固定採樣

基於此，做者提出一個 Short-term, and Long-term 上下文聚合網絡，經過兩個互補的模塊對 short-term 和 long-term 信息進行有效利用。

高分辨率圖像修復

High-Resolution Image Inpainting with Iterative Confidence Feedback and Guided Upsampling

做者 | Yu Zeng, Zhe Lin, Jimei Yang, Jianming Zhang, Eli Shechtman, Huchuan Lu

單位 | 大連理工大學；Adobe Research

論文 | https://arxiv.org/abs/2005.11742

更多結果展現 | https://zengxianyu.github.io/iic/

備註 | ECCV 2020

VCNet: A Robust Approach to Blind Image Inpainting

做者 | Yi Wang, Ying-Cong Chen, Xin Tao, Jiaya Jia

單位 | 港中文；騰訊優圖；SmartMore

論文 | https://arxiv.org/abs/2003.06816

代碼 | https://github.com/shepnerd/blindinpainting_vcnet

備註 | ECCV 2020

研究如何自動修復有未知污染的圖像

Guidance and Evaluation: Semantic-Aware Image Inpainting for Mixed Scenes

做者 | Liang Liao, Jing Xiao, Zheng Wang, Chia-Wen Lin, Shin'ichi Satoh

單位 | 武漢大學；National Institute of Informatics；臺灣清華大學

論文 | https://arxiv.org/abs/2003.06877

備註 | ECCV 2020

使用Inpainting來作更天然的圖像數據增廣

Learning Object Placement by Inpainting for Compositional Data Augmentation

做者 | Lingzhi Zhang, Tarmily Wen, Jie Min, Jiancong Wang, David Han, Jianbo Shi

單位 | 賓夕法尼亞大學；Army Research Laboratory

論文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123580562.pdf

備註 | ECCV 2020

視頻修復

Learning Joint Spatial-Temporal Transformations for Video Inpainting

做者 | Yanhong Zeng, Jianlong Fu, Hongyang Chao

單位 | 中山大學；微軟亞洲研究院

論文 | https://arxiv.org/abs/2007.10247

代碼 | https://github.com/researchmm/STTN

備註 | ECCV 2020

視頻修復是一項挑戰性的任務，以往的方法是逐幀修復，這會由於不連續的注意力結果而產生模糊和時序瑕疵。

來自中山大學和微軟亞研院的學者提出一種同時修復全部輸入幀的自注意力方法：聯合時空Transformer網絡（STTN）,取得了高質量連貫的視頻修復效果。

代碼已開源。

視頻修復，自動駕駛

DVI: Depth Guided Video Inpainting for Autonomous Driving

做者 | Miao Liao, Feixiang Lu, Dingfu Zhou, Sibo Zhang, Wei Li, Ruigang Yang

單位 | 百度

論文 | https://arxiv.org/abs/2007.08854

代碼 | https://github.com/sibozhang/Depth-Guided-Inpainting

數據集 | http://apolloscape.auto/inpainting.html

備註 | ECCV 2020

爲了在自動駕駛中得到清晰的街景和照片逼真的模擬效果，做者提出一種自動視頻修復算法，該算法能夠在深度/點雲的指導下，去除視頻中的車輛 agents，合成缺失區域。

爲解決長時間的遮擋問題，能夠經過3D 點雲配準融合多個視頻，使用多個源視頻修復目標視頻成爲可能。

爲了驗證所提出方法的有效性，做者在真實的城市道路環境中，利用同步圖像和激光雷達數據創建了一個大型修復數據集，其中包括許多挑戰場景，例如，長時間遮擋。數據集已公開。

所提出的方法在全部標準上都優於最早進的方法，尤爲是RMSE（均方根偏差）已經下降了13%左右。