【文件属性】：
文件名称：image_harmonization:[WACV2021]用于图像协调的前景感知语义表示https
文件大小：724KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-21 08:27:11
pytorch harmonization hrnets image-harmonization Python
用于图像协调的前景感知语义表示
该存储库包含以下论文的官方PyTorch实现：
用于图像协调的前景感知语义表示 ， ，莫斯科三星AI中心
摘要：图像协调是照片编辑中重要的一步，它可以通过调整前景的外观使其与背景兼容来实现合成图像的视觉一致性。协调复合材料的先前方法基于从头开始的编码器-解码器网络训练，这使得神经网络学习对象的高级表示形式具有挑战性。我们提出了一种新颖的架构，以利用预先训练的分类网络学习到的高级特征的空间。我们将现有的编码器-解码器体系结构和预训练的前景感知型深度高分辨率网络相结合来创建模型。我们在现有的图像协调基准上广泛评估了该方法，并在MSE和PSNR指标方面建立了新的技术水平。
搭建环境
该框架是使用Python 3.6构建的，并且依赖于PyTorch 1.4.0+。以下命令将安装所有必需的软件包：
pip3 install -r requirements.txt
您
【文件预览】：
image_harmonization-master
----train.py(3KB)
----notebooks()
--------resize_hdataset.ipynb(3KB)
--------eval_and_vis_harmonization_model.ipynb(8KB)
----models()
--------fixed256()
--------crop512()
----images()
--------ih_teaser.jpg(621KB)
----Dockerfile(1009B)
----scripts()
--------predict_for_dir.py(4KB)
--------evaluate_model.py(4KB)
--------evaluate_model_fg_ratios.py(5KB)
----requirements.txt(186B)
----config.yml(714B)
----LICENSE(16KB)
----README.md(12KB)
----.gitignore(48B)
----iharm()
--------utils()
--------mconfigs()
--------model()
--------inference()
--------data()
--------engine()