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公开(公告)号：CN115829880A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211664365.5
申请日：2022-12-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/40 , G06N3/0455 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了基于上下文结构注意力金字塔网络的图像修复方法，包括：使用CelebA‑HQ和Places2数据集，整理分割成训练集和数据集，并进行预处理；构建基于结构注意力机制的金字塔网络，并使用训练集进行训练建模，得到初始图像修复模型；使用该模型对测试集进行修复；并通过指标评价该模型的修复能力。本发明使用U‑Net结构作为主干，将上下文从低级像素编码为高级语义特征，并反向解码为图像。通过逐层由深至浅的结构注意力转移填补缺失区域，可以提高合成纹理与生成结构的一致性，并且可以恢复更具细粒度细节的图像。相较于现有算法，本发明的算法鲁棒性和普适性强，且修复效果更好。
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