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然后,将粗糙的轮廓输入到精细网络中,来输出更清晰,更精确的轮廓。更精确的轮廓出来之后,就交由PatchGAN判别器进行对抗训练,它会输出一个得分图,而不是单个得分,来更明确的反映生成的轮廓不同局部区域的真实性。但在这个过程中,轮廓的稀疏程度不一,数据是不平衡的,因此会带来各种各样的问题,比如无法确定每个像素的权重等等从,从而导致各种损失函数失效。

然后采用Sobel算子从分割图中检测物体的不完整轮廓。下一步,就是——预测完整轮廓轮廓补全模块的架构,与现有的图像修复技术的架构类似,是一个基于GAN的模型,由生成器和PatchGAN判别器组成。生成器包括两个网络,一个是粗略网络,一个是精细网络。

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