Inharmonious Region Localization by Magnifying Domain Discrepancy

要約

不調和領域定位は、周囲の背景と相容れない合成画像内の領域を定位することを目的としています。
不調和の問題は、主に画像編集技術によって生成される色と照明の不一致に起因します。
この作業では、モデルが不調和領域をより簡単に識別できるように、入力画像を別の色空間に変換して、不調和領域と背景の間のドメインの不一致を拡大する傾向があります。
この目的のために、カラーマッピングモジュールと不調和領域ローカリゼーションネットワークで構成される新しいフレームワークを提示します。前者には新しいドメイン不一致拡大損失が装備され、後者は任意のローカリゼーションネットワークになる可能性があります。
画像調和データセットに関する広範な実験は、設計されたフレームワークの優位性を示しています。
コードは https://github.com/bcmi/MadisNet-Inharmonious-Region-Localization で入手できます。

要約(オリジナル)

Inharmonious region localization aims to localize the region in a synthetic image which is incompatible with surrounding background. The inharmony issue is mainly attributed to the color and illumination inconsistency produced by image editing techniques. In this work, we tend to transform the input image to another color space to magnify the domain discrepancy between inharmonious region and background, so that the model can identify the inharmonious region more easily. To this end, we present a novel framework consisting of a color mapping module and an inharmonious region localization network, in which the former is equipped with a novel domain discrepancy magnification loss and the latter could be an arbitrary localization network. Extensive experiments on image harmonization dataset show the superiority of our designed framework. Our code is available at https://github.com/bcmi/MadisNet-Inharmonious-Region-Localization.

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