#767
summarized by : Katsuya Shimabukuro
PEPSI : Fast Image Inpainting With Parallel Decoding Network

どんな論文か?

inpaintingのタスクでは、GANを使用したcoarse-to-fineの2ステップの手法を改良し、計算コストを減らしつつ同等の性能を示す手法を提案
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新規性

CoarseネットワークとHigh-Qualityネットワークに共通するエンコーダーと、Coarseネットワーク用のデコーダーとCAM(contextual attention modul)を使用したHigh-Qualityネットワーク用のデコーダーをそれぞれ学習し、生成時はシングルステップで出力まで行えるようにする

結果

CelebA-HQデータセットで、ベースラインと比較して、速度は半分に、PSNRやSSIMは同等もしくはわずかに良い性能を示した。また、ベースラインと同じく自由な形のマスクにもパッチを当てられることを示した。

その他(なぜ通ったか?等)