本文主要是介绍Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting-image inpainting 实践,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
Image inpainting 论文总结: https://github.com/geekyutao/Image-Inpainting
Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting
github: https://github.com/jingyuanli001/RFR-Inpainting
环境:Ubuntu16.04, python 3.6, cuda 10.0, pytorch 1.1.0
python run.py --data_root data --mask_root mask --model_path checkpoints/g_10000.pth --batch_size 1 --gpu 0
data_root 放图片 用的512*512
mask_root放mask
checkpoints 放预训练模型
注意:paris的预训练模型迭代了60w次,run.py是60w开始。
这篇关于Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting-image inpainting 实践的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!