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摘要
针对现有基于深度学习的图像修复方法对图像未受损区域多尺度特征空间信息利用不足的问题,提出一种利用金字塔空间注意力与特征推理的图像修复模型.首先,采用基于部分卷积的区域识别模块,用于识别本次循环中需要推理的区域,其次,通过循环特征推理模块高效地推理待推理区域的图像特征,最后,使用基于残差去冗余特征的特征融合模块以保证在融合中间特征图的过程中减少无效特征信息对图像修复的干扰.在人脸、街景等数据集上端对端地对所提模型进行实验的结果表明,与经典方法相比,该模型在峰值信噪比、结构相似度和平均L1损失评估指标方面分别提升了3%, 1%和3%.
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