Foreground-aware Image Inpainting阅读笔记
会议：CVPR 2019
论文中心思想：将图像修复的过程分为：边界预测（待修复区域覆盖前景、背景区域时，前景物体边界缺失，需要进行精确的预测），内容修复，
概述：
现在的图像修复方法主要的通过周围像素来修复，当修复区域与前景区域有交叠时，由于修复区域缺失前景与背景的时间内容导致修复结果不理想。 为解决该问题，作者提出了a foreground-aware image inpainting system，可明确区分结构推断和内容修复。模型首先预测前景轮廓，然后根据预测发前景轮廓进行区域修复。
1.介绍
现在的的深度学习图像修复都认为，不通过精确的模型结构或前景/背景层去学习，一个生成网路能够预测或理解图像隐藏的结构。
我们的模型明确区分结构推断和内容修复，通过精确的预测边界来指导图像修复，边界修复模块能够在待修复区域推断出合理的结构，图像修复模块根据预测边界来生成图像内容。
论文贡献：1.提出确区分结构推断和内容修复的模型
2.为了推断图像结构（图像边界），提出了边界修复模型来参数精确的图像边界
3.为了高效率完成模型的训练，我们采用curriculum的训练方法来训练结构推断和内容修复的模型
4.实验结果表明修复结果由于现在的模型
2.相关工作
《Image inpainting for irregular holes using partial convolutions.》通过部分卷积的方法预测缺失的像素点
《Free-form image inpainting with gated convolution》通过gated convolutions来自动学习蒙版，实现好的图像修复
《Spg-net: Segmentation prediction and guidance network for image inpainting.》通过语义分割获取前景蒙版，来修复图像
3.方法
由三个模型组成incomplete contour detection module、contour completion module 、image completion module
incomplete contour detection module：自动检测待修复图像的边界
contour completion module：预测损失部分的边界
image completion module：将待修复图像和完整的边界作为输入，预测最终的修复后的图像
3.1数据采集和孔的生成
数据集
由于我们的模型需要训练边界预测模型，所以需要具有边界的数据集；
从已数据集中选择15762张包含至少一个明显物体的自然图像，每张图片都带有精确的语义分割的MASK,将12609张作为训练集，3153张作为测试集，然后通过Sobel在分割的MASK上获得物体边界：
首先：获取 filtered mask Cf
然后：进行简单的二值化处理
孔的制作：任意形状的孔、受限制的任意形状的孔
3.2边界检测
通过DeepCut( A neural network architecture for accurate image segmentation)生成一个具有精确边界的物体蒙版；
由于图像上孔的存在，导致生成的语义分割模板带有噪声，使用二值化孔洞蒙版的方式移除蒙版中被误分类为物体的像素点，再通过连接成分分析进一步移除小集群来获得前景蒙版；
再通过Sobel获得物体的不完整边界；
3.3生成完整边界的模型（生成对抗网络）
目标是生成完整的孔区域（待修复区域）内部缺失的物体边界，
输入：待修复的图像、生成的非完整边界、孔的蒙版
输出：完整的物体边界
生成网络由Coarse Network 和 Refine Network两个网络组成；
损失函数：由于边界图像的稀疏，导致计算损失函数存在不平衡问题，通过计算边界所对应原图来计算损失函数
3.3.1 curriculum的训练方法
问题点：网络训练难度较大
首先，通过内容损失训练完整边界模型，生成一个粗略的边界，再使用对抗损失与内容损失为0.01:1进行训练网络，最后，使用对抗损失与内容损失为1:1进行训练网络。
3.4图像生成模块
输入：待修复的图像、完整的边界、孔蒙版
损失函数
内容损失：
对抗损失（对抗损失仅在Refine Network使用）
3.4.1训练方法
首先、在Places2数据集上进行无完整边界指导的网络训练；
然后、结合完整边界的指导在特定数据集上进行微调；