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图像修复Image Inpainting顾名思义就是将图像中损坏的部分修复起来是一种图像编辑技术可以应用在移除物体、修复老照片、图像补全eg,地震插值等等。 2. Partial convolution
论文链接Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions (2018 ECCV)
在这之前的深度学习图像补全方法都是使用CNN来做即把损坏的图像作为输入完整图像作为标签来进行学习。而普通的卷积Vanilla convolutions作用在图像的损坏区域时大多数计算都被浪费掉了因为损坏区域的像素点为0或者1同时卷积核在做运算时不能区别损坏和未损坏的区域对两部分的信息差并不敏感。 Pconv通过加入mask掩码参与到卷积运算中大大提升了运算效率且将损坏与未损坏区域的像素区分开来提升了其敏感性。 Partial convolutional layer: x ′ { W T ( X ⊙ M ) sum ( 1 ) sum ( M ) b , if sum ( M ) 0 0 , otherwise x \begin{cases} \mathbf{W}^{T}(\mathbf{X} \odot \mathbf{M}) \frac{\text{sum}(\mathbf{1})}{\text{sum}(\mathbf{M})} b, \text{if sum} (\mathbf{M}) 0 \\ 0, \text{otherwise} \\ \end{cases} x′{WT(X⊙M)sum(M)sum(1)b,0,if sum(M)0otherwise 其中 X \mathbf{X} X为当前卷积滑动窗口的特征值像素值 M \mathbf{M} M是相应的二进制掩码。对于第一层Pconv1代表未损坏区域0代表损坏区域。 Mask 更新 m ′ { 1 , if sum ( M ) 0 0 , otherwise m \begin{cases} 1, \text{if sum} (\mathbf{M}) 0 \\ 0, \text{otherwise} \\ \end{cases} m′{1,0,if sum(M)0otherwise
2.1 其在超分辨率任务上的应用 网络的输入是从低分辨率图像通过偏移像素和插入孔来构建的。
3. Gated convolution
论文链接Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution ICCV 2019 部分卷积存(partial conv)在什么不足之处 无论像素多少只要存在至少一个就将mask设置为1(即1 valid pixel和9 valid pixels对于更新当前mask是无差别的)没有满足用户的意愿来进行修复每一层的所有channel都共享同一个maskPConv是不可学习的它对于额外的用户输入不兼容。 部分卷积与门控卷积
Gated convolution layer G a t i n g y , x ∑ ∑ W g ⋅ I Gating_{y,x} \sum \sum W_g \cdot I Gatingy,x∑∑Wg⋅I F e a t u r e y , x ∑ ∑ W f ⋅ I Feature_{y,x}\sum \sum W_f \cdot I Featurey,x∑∑Wf⋅I O y , x ϕ ( F e a t u r e y , x ) ⊙ σ ( G a t i n g y , x ) O_{y,x}\phi(Feature_{y,x}) \odot \sigma(Gating{_{y,x}}) Oy,xϕ(Featurey,x)⊙σ(Gatingy,x) 其中 W g W_g Wg W f W_f Wf表示相应卷积核权重 I I I为特征图 ϕ \phi ϕ可以是任何激活函数比如ReLU)而 σ \sigma σ表示sigmold函数。
门控卷积使得网络可以针对每个channel和每个空间位置学习一种动态特征选择机制。有趣的是中间门控值的可视化显示它不仅能根据背景、遮罩、草图来选择特征还能考虑到某些通道的语义分割。即使在深层门控卷积也会学习在不同的通道中突出显示mask区域和草图信息以更好地生成修复结果。
实现代码
class GatedConv2d(nn.Module):Gated Convlution layer with activation (default activation:LeakyReLU)Params: same as conv2dInput: The feature from last layer IOutput:\phi(f(I))*\sigmoid(g(I))def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride1, padding0, dilation1, groups1, biasTrue,batch_normTrue, activationtorch.nn.LeakyReLU(0.2, inplaceTrue)):super(GatedConv2d, self).__init__()self.batch_norm batch_normself.activation activationself.conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias)self.mask_conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups,bias)self.batch_norm2d torch.nn.BatchNorm2d(out_channels)self.sigmoid torch.nn.Sigmoid()for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight)def gated(self, mask):return self.sigmoid(mask)def forward(self, input):x self.conv2d(input)mask self.mask_conv2d(input)if self.activation is not None:x self.activation(x) * self.gated(mask)else:x x * self.gated(mask)if self.batch_norm:return self.batch_norm2d(x)else:return x4. 总结与延申 参考文献 https://zhuanlan.zhihu.com/p/519446359 https://www.cnblogs.com/wenshinlee/p/12591947.html https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/123229497 https://cloud.tencent.com/developer/article/1759006 https://blog.csdn.net/yexiaogu1104/article/details/88293200?ydrefereraHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzEzNTE3OC9hcnRpY2xlL2RldGFpbHMvMTIzMjI5NDk3
