search

leehomyc / Faster-High-Res-Neural-Inpainting

High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis
http://www.harryyang.org/inpainting
MIT License
1.3k stars 213 forks source link

实在看不懂论文里面的x到底是什么... #41

Open Boomhyomin opened 5 years ago

Boomhyomin commented 5 years ago

大佬你好，你们所写论文里面的x到底是什么？怎么迭代实现超分辨率的？网上查找到的资料，与你们发在CVPR上的图不一致，这个迭代该怎么理解？还望不吝赐教！

leehomyc commented 5 years ago

x 是image， 就是从low res 到high res做。 在low res（128） 先用content network 得到一个initial prediction，再run textureoptimization， 之后再upsample 到下一个res （256）， 再用这个做init做texture optimiaztion。再upsample到最高一个resolution（512）， 做texture optimiation。

Boomhyomin commented 5 years ago

x 是image， 就是从low res 到high res做。 在low res（128） 先用content network 得到一个initial prediction，再run textureoptimization， 之后再upsample 到下一个res （256）， 再用这个做init做texture optimiaztion。再upsample到最高一个resolution（512）， 做texture optimiation。

那每一次upsample后，texture network第一层的参数都得改？（毕竟init的大小变了）

leehomyc commented 5 years ago

是的 你可以看看run_texture_optimization.lua