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#806
summarized by : rindybell
どんな論文か？
欠損部の周辺情報を用いた画像修復法は、欠損部が前景と背景を横断しているようなとき、十分な周辺情報を得られず失敗することがある。GANベースの補完方法においても、前景と背景部分を明示的に理解することが困難である。
本論文では、はじめに画像の前景部の輪郭を抽出し、画像を補完する方法を提案する。
新規性
3コンポーネントによる組合せが新規性。
1. 不完全な輪郭検出
DeepCutを用いて、前景を抽出する。
2. 輪郭補完
Coarseネットで完全な輪郭を抽出。
Refineネットで改善。GANスタイルの目的関数を利用。
徐々に目的関数を難化させている。（カリキュラムラーニング）
3. 画像補完
Coarseネットで画像を補完、Refineネットで改善。
輪郭情報は両者のネットワークで用いる。
結果
saliency dataset:
従来法（GatedConv）、提案法のPSNRが、それぞれ29.26、29.86である。
また、提案法は、前景と背景間に適切な境界を予測しているので、誤ったオブジェクトを生み出す事が少ない。
その他（なぜ通ったか？等）
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