PyTorch实现基于部分卷积的不规则孔洞图像修复
这是Liu等人论文《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》的非官方PyTorch实现。项目提供了基于部分卷积的不规则孔洞图像修复方法,包含数据预处理、模型训练、微调和测试的完整流程。尽管尚未完全复现原论文结果,但已展示了部分测试集的修复效果。此实现为研究人员和开发者提供了探索这一图像修复技术的基础。
官方实现已由作者发布。
请注意,这是一个正在进行中的重新实现,我无法完全复现结果。欢迎提出建议和提交PR!
这是一篇论文的非官方PyTorch实现:使用部分卷积对不规则孔洞进行图像修复 [Liu+, arXiv2018]。
pip install -r requirements.txt
下载Places2数据集并将其放置在某处。该数据集应包含data_large
、val_large
和test_large
作为子目录。使用train.py
或test.py
时,不要忘记通过--root ROOT
指定数据集的根目录。
按照1生成掩码(默认保存在./masks
下)。请注意,掩码生成方式与原始工作不同
python generate_data.py
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<gpu_id> python train.py
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<gpu_id> python train.py --finetune --resume <checkpoint_name>
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<gpu_id> python test.py --snapshot <snapshot_path>
以下是经过500,000次迭代训练和500,000次微调(冻结编码器中的BN)后,测试集的一些结果。模型可在此处获得,但我不保证其质量。
(从上到下:输入、掩码、网络生成的图像、与原始图像非掩码区域组合后的图像、真实图像)
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