Inpainting-Guided Context-Mutual

新的CAML框架通过利用互上下文增强盲图像修复

研究人员引入了一种新颖的上下文感知互学习（CAML）框架，旨在改进盲图像修复。该框架通过使掩码估计和图像修复能够相互利用上下文信息，解决了现有两阶段方法的局限性。CAML框架包括图像修复引导上下文互学习（IGCM）学习器，它从图像修复中提取细节以辅助掩码估计；以及估计引导上下文互学习（EGCM）学习器，它利用掩码语义来增强图像修复。实验表明，CAML在盲图像修复以及雪、阴影和水印去除等其他视觉任务上取得了最先进的性能。