[发明专利]一种多模态特征融合的文本引导图像修复方法有效
| 申请号： | 202010131868.0 | 申请日： | 2020-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN111340122B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 颜波;林青 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/56;G06V10/44;G06V10/82;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于数字图像智能处理技术领域，具体为一种多模态特征融合的文本引导图像修复方法。本发明方法依次包括：网络以缺损图像和相应的文本描述作为输入，分为两个阶段：粗略修复阶段和精细修复阶段；在粗略修复阶段，网络将文本特征和图像特征映射到统一的特征空间进行融合，利用文本特征的先验知识，网络产生合理的粗糙修复结果；在精细修复阶段，网络为粗糙修复结果生成更多的细粒度纹理；在网络训练中引入重构损失、对抗损失和文本引导的注意力损失来辅助网络生成更加细致、自然的结果。实验结果表明，本发明可以更好地预测缺失区域中物体的语义信息，并生成细粒度纹理，有效提升图像修复的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态 特征 融合 文本 引导 图像 修复 方法 | ||
【主权项】：
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