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Distilling the Knowledge in a Neural Network
PatchMatch 目的是使用图片中的冗余信息填充缺失部分。核心**是通过随机采样与图像的局部相关性提升匹配效率。 匹配步骤如下： a)将初始patch随机匹配待搜索图片； b)使用最近领域patch去验证能否继续提升匹配； c)在指定范围内迭代匹配，提升匹配效果。
Globally and Locally Consistent Image Completion 解决了传统CV方法无法修补背景中不存在相似像素的情况，同时也可以修补比较大的空缺区域。 实现方法是：1. 借鉴图像数据库搜索相似patch的做法，同时GAN网络学习图像分布；2.采用空洞卷积扩大CNN的感知范围，从而可以生成更大的语义像素；3.采用局部和全局两个鉴别器，来监督生成器提供语义合理同时过度自然的填充像素。
deepfill v1 借鉴了Globally and Locally Consistent Image Completion的local and global critic思路，也借鉴了patch match的局部填充思路来提高边缘的平滑效果。 提出contexture attention的layers,并加入到local critic分支中，使得模型兼顾了DL方法的语义理解又兼顾了传统方法的平滑边缘过渡。
deepfill v2 使用Gating卷积神经网络来做图片缺失区域的修补。输入数据有图片、自动mask图片和sketch图片.mask用于图片区域擦除，而sketch则是用于图像编辑。