- …
- …
#138
summarized by : 角田良太朗
どんな論文か？
画像中の被写体（風景等）を任意形状にdilate/erodeする場合に、従来のinpainting手法は指定したdilate/erode後の物体境界をきちんと守ってくれないことに着目し、それを改善する。
新規性
画像から抽出したstructure-mapおよびdepth-mapをDiffusionProcessによりdilate/erodeマスクをガイドにinpaint。その後CNNでinpaint部分のテクスチャを復元する。この時structure-mapおよびdepth-mapから計算したスコアを基にattention機構を導入。また関連が低い画素からの寄与を防ぐためのSGConvを考案。
結果
他inpainting手法と比べて定性的定量的に優れていることを確認。UserStudyも行っている。
SGConvがDeformableConvやGatedConvより効果あることも示している。
その他（なぜ通ったか？等）
問題提起は新しい。最初にstructure-mapおよびdepth-mapを補完することがどの程度貢献しているのか不明瞭。Diffusion使っているのも他手法と比べて公平でない気がするのと、論文中にここの記述が薄い。
- …
- …