DC-ShadowNet: Single-Image Hard and Soft Shadow Removal Using Unsupervised Domain-Classifier Guided Network（图像恢复-去除阴影）

code and paper: DC-ShadowNet: Single-Image Hard and Soft Shadow Removal Using Unsupervised Domain-Classifier Guided Network | Papers With Code

单图像去除阴影仍是一个悬而未决的问题。大多数现有基于学习的方法用监督学习，要大量成对的图像（阴影和相应的非阴影图像）进行训练。最近一种无监督方法 MaskShadowGAN 解决了这个限制。然而，它需要一个二值掩码来表示阴影区域，不适用于软阴影。
本文提出一种无监督的域分类器引导的阴影去除网络 DC-ShadowNet。具体来说，将阴影/无阴影域分类器集成到生成器及其判别器中，使它们能够专注于阴影区域。引入基于物理的无阴影色度、阴影鲁棒感知特征和边界平滑度的新损失。

WaveFill: A Wavelet-based Generation Network for Image Inpainting（图像恢复-修复）

WaveFill: A Wavelet-based Generation Network for Image Inpainting | Papers With Code

图像修复旨在用逼真的内容完成图像缺失或损坏的区域。当前流行的方法通过使用生成对抗网络重建具有较好感知质量的结果。但重建损失和对抗性损失侧重于合成不同频率的内容，简单地将它们一起应用通常会导致频率间的冲突。
本文引进WaveFill，基于小波修复，将图像分解为多个频段，并分别明确地填充每个频段中的缺失区域。WaveFill 使用离散小波变换 (DWT) 分解图像，自然地保留空间信息。它将L1重建损失应用于分解的低频段，将对抗性损失应用于高频段，从而在完成空间域图像的同时有效地减轻频间冲突。为了解决不同频段的修复不一致问题并融合具有不同统计数据的特征，设计一种新的归一化方案，可有效对齐和融合多频特征。大量实验表明WaveFill 在定性和定量上的优越性

High-Fidelity Pluralistic Image Completion with Transformers（图像恢复-修复）

High-Fidelity Pluralistic Image Completion with Transformers | Papers With Code

卷积神经网络 (CNN)在图像补全（Image completion）方面取得了巨大进步。但由于一些固有特性（例如，局部归纳先验），CNN 在理解全局结构或支持多元补全方面表现不佳。最近，transformer 展示了在建模长期关系和生成不同结果方面的能力，但计算复杂度太大，阻碍处理高分辨率图像。
本文使用transformer 进行外观先验重建，使用 CNN 进行纹理补充

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