Lab 5 - 深度学习图像补全

本次实验我们用深度学习给图片进行补全。

本次实验内容为课程作业, 计算成绩. 你需要将作业上传至学在浙大, 将压缩包命名为Lab5-学号-姓名.zip.

本次作业提交截止时间: 2020年4月28号 23:59:59, 逾期将要扣分.

作业材料下载

homework在学在浙大课程网站上。

环境配置

环境所需的所有python库都在homework/requirements.txt下. linux或mac平台可以直接用pip3 install -r requirements.txt安装. windows用户自行探索.

例子 - 简单的深度学习图像补全

homework下面有ImageCompletion, 在homework/ImageCompletion目录下执行python demo.py, 就能看到图片补全的效果.

网络结构描述在homework/homework.pptx中.

网络结构实现在homework/ImageCompletion/model.py中.

作业 - 稍微复杂的深度学习图像补全

网络结构描述在homework/homework.pptx中.

网络结构实现在homework/ImageCompletionPlus/network.py中, 里面要自己补充代码.

完成网络结构后, 在homework/ImageCompletionPlus目录下执行python demo.py, 就能看到图片补全的效果.

作业要求：

1. 找一张自己的图片，将自己从图片中扣去，然后用网络补全图像。
2. 需要上交homework/ImageCompletionPlus/network.py.
3. 需要上交自己的图片、扣去自己的图片、相应的mask和补全后的图片。因为不同训练数据的网络有不同的补全效果，网络模型在homework/ImageCompletionPlus/model下，需要都进行尝试。不要上传网络模型，模型文件很大，上传的人会扣分。
4. 还需要上交实验文档，描述图片补全网络的输入，网络的结构和不同网络模型的结果。
5. 将需要上传的文件打包成Lab5-学号-姓名.zip上传至学在浙大。