Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution
Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution
pytorch
引言
和Generative Image Inpainting with Contextual Attention是同一个作者
部分卷积（PConv）的缺陷：
1 将含有1个有效值像素的区域与含有9个有效值像素的区域同等对待
2 在mask内部画一些素描作为指导，这些素描像素点究竟是valid，还是invalid无法定义。
3 Partial convolution中，无效pixel将在深层中逐渐消失，从而将所有mask值逐渐转换为1。
4 每层中的所有channels共享相同的mask，这限制了灵活性。本质上，Partial convolution可以看作是难以学习的单通道特征hard-gating。
在PCONV的改进
以上解决了PCONV不可学习，每个通道相同的mask，mask值都会变为1的缺陷
网络框架
提出SN-PATCHGAN（光谱归一化）
加速训练有助于训练稳定
损失函数
hinge adversial loss
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