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题名基于高效注意力模块的三阶段网络图像修复
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作者
周遵富
张乾
李伟
李筱玉
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机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
贵州省模式识别与智能系统重点实验室
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出处
《软件导刊》
2023年第8期196-202,共7页
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基金
贵州省研究生科研基金项目(黔教合YJSKYJJ[2021]121)
贵州民族大学校级科研项目(GZMUZK[2021]YB23)。
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文摘
现存的人脸图像修复方法,在图像大比例缺损或分辨率高的条件下合成的图像会出现图像纹理结构不协调和上下文语义信息不一致的情况,不能准确合成清晰的图像结构,比如眼睛和眉毛等。为解决此问题,提出一种基于归一化注意力模块(NAM)的三阶段网络(RLGNet)人脸图像修复方法,能加快模型收敛速度并降低计算成本。其中,粗修复网络对残损图像进行初步修复后,局部修复网络对残损图像局部进行细致的修复,基于归一化注意力模块的全局细化修复网络对残损图像整体进行修复,以增加图像的语义连贯性和纹理结构的协调性。该方法在CelebA-HQ数据集上进行实验,结果表明在掩码比例为20%~30%时PSNR达到30.35 dB,SSIM达到0.9269,FID为2.55,能够合成相邻像素过渡自然和纹理结构合理的人脸图像。
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关键词
人脸图像修复
归一化注意力模块
三阶段修复网络
激活函数
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Keywords
face image inpainting
normalized attention module
three-stage inpainting network
activation function
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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