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摘要
针对人脸去口罩遮挡修复难题，提出一种由SVR模型预测被遮挡的面部特征点，引导改进后的Pix2Pix网络进行图像修复的算法。训练了一个高精度SVR回归器，解决了现有模型因遮挡区域特征丢失而修复失败的问题。采用16层U-Net生成器，提高模型对深层特征的提取和还原能力；采用联合PatchGan判别器抑制噪声，提高图像的整体性；引入Smooth L1损失函数加强模型在训练后期的学习能力，提高了Pix2Pix模型的修复能力。实验表明模型修复效果接近真实图像，在PSNR和SSIM两项指标上分别提升了6.0%和9.2%
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