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基于Transformer结构的图像修复算法研究综述

作     者:柏劲咸 樊瑶 王帅帅 李育博 

作者机构:西藏民族大学信息工程学院 

出 版 物:《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期:2023年

学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基  金:国家自然科学基金(62062061) 

主  题:图像修复 深度学习 自注意力机制 

摘      要:近年来,基于Transformer结构的图像修复算法在图像全局结构理解、通用数据集的泛化能力等方面表现出色。然而目前相关研究综述较少,为了进一步推动图像修复问题研究,对Transformer类的图像修复方法进行归纳和分析。首先介绍了Transformer基本原理和框架,其次依据Transformer的结构对采用Transformer的图像修复模型进行分类,分析描述了各方法的改进之处、适用范围和优缺点等,针对不同掩码以及掩码比率,在多种公共数据集上对不同算法进行定量分析和修复效果展示,同时对各种方法的输出多样性进行性能分析。最后总结了相关研究所面临的挑战,并对未来的发展前景和研究方向提出了展望。

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