针对基于生成对抗网络（GAN）的图像修复技术存在修复结果结构不合理或模糊的问题，文章提出了一个单阶段模型，该模型利用密集的扩张卷积组合来获得更大、更有效的感受野，利用自注意力机制模块捕获图像全局信息并生成图像精细细节特征，可以更容易地恢复不完整图像中的大区域。生成器的训练除了常用的重建损失和对抗损失外，还设计了VGG19特征提取器以引入内容损失和风格损失，通过添加多个损失函数来提升图像复原效果。 #青训营 x 字节后端训练营#
展开
青训营-快乐出发
评论
相关推荐