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One-Stage Inpainting with Bilateral Attention and Pyramid Filling Block
论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.08642
源码地址：https://github.com/KumapowerLIU/One-Stage-Inpainting-with-Bilateral-Attention-and-Pyramid-Filling-Block
这篇论文解决的问题是图像修复（Image inpainting）: a task to generate the alternative structures and textures of plausible hypothesis for missing regions in corrupted input images.
早期的工作的思路是texture synthesis，但是这些方法没有集合语义信息，只是重建局部的纹理模式。近年来，基于深度学习的图像修复方法开始出现，早期的方法没能有效利用上下文信息， 因此，容易产生noise patterns和texture artifacts。
在这篇论文中，作者提出了一个双阶段的模型，训练分为两步（the first training is to recover meaningful structures and the second training is to generate textures）。其中，第一次是利用简单的U-net修复出目标的结构，在第一次训练中label没有纹理。第一次训练完成后，利用第一次训练的得到的参数进行第二次训练，第二次的label就是原图（有纹理），这样就能够在测试的时候节省很多时间。同时，在第二次训练时，加入了Bilateral Attention 和 Pyramid Filling Block 提升效果。
论文的贡献有三点：（1）提出了 bilateral attention layer，作用为 characterize the value and distance relationship between deep feature patches to ensure local correlation and long-term continuity. （2）提出了 pyramid filtering block，作用为 fill the hole regions of deep features progressively by using high-level contextual semantic features. （3）设计 training strategy，减少了测试阶段的 inference time。
第一次训练的架构如下图所示。作者表示，这里使用了Image-to-image translation with conditional adversarial networks 中提到的网络架构，但是去掉了最后一层。
第二次训练的架构如下图所示。编码器和解码器使用的是第一次训练中得到的参数，同时，在这个网络中使用了 BA-layer，PF-block 和 SE-block。作用分别是：PF-block filled the feature maps from deep to shallow. SE-block optimizes the feature maps in the channel dimension, and the BA-layer reconstructs it in spatial dimension.
作者指出，论文最重要的部分是 attention 方法。
作者指出，受到传统双边滤波算法的启发，提出了从值和距离两个角度描述特征相似程度，类似于双边滤波。具体来说，具体来说，以当前的特征点为中心，计算其与周围8个点包括它自己的值的相似度（其实就是3×3的kernel），这里可以用点积来计算，并将这9个值分别乘以这些权重然后相加得到新的特征点。同时，我们以当前特征点为中心，利用高斯分布，来刻画其与周围24个点（5×5的kernel）的相似度，然后同样进行加权相加，得到新的特征点，最后这两个特征点拼接并降维得到最后的特征图，整体架构如下图所示：
在这个模块中，利用已经被填满的高级语义特征逐步填充浅层的特征，具体来说从高到低采用金字塔架构逐步填充特征，并把这些特征利用skip-connection的方式连接到decoder，同时我们采用short-cut的方式将原特征图与填充完的特征图进行连接，这是因为在经过第一次训练阶段之后，马赛克区域并不是完全无效的。
从实验效果上来看，该算汉的效果优于当前主流方法。总结起来，论文工作为三方面：The bilateral attention layer ensures the local correlation and long-term continuity of feature patches. Meanwhile, the pyramid fill block helps our model fill void regions with high-level semantic information to achieve better predictions. Moreover, the one-stage architecture is effective in reducing the time.
基于Bilateral Attention和Pyramid Filling Block的图像修复方法
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原文地址：https://www.cnblogs.com/gaopursuit/p/12272351.html
