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基于深度学习的图像和视频修复研究综述
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
综述了深度学习在图像和视频修复中的应用，从不同角度进行分类总结，并讨论了其优势、局限性和实际应用。同时探讨了未来可能的研究方向。
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关键要点
- 深度学习在图像和视频修复中的应用综述。
- 从高水平修复流程、深度学习架构、模块设计等角度进行分类总结。
- 讨论训练目标、常见基准数据集和评估指标。
- 分析各修复方法的优势、局限性及实际应用。
- 探讨公开挑战和未来可能的研究方向。
- 提出了一种基于全局、基于补丁的自动视频修复算法，处理动态纹理和多个移动对象。
- 基于深度学习的快速视频修复网络，确保输出的时空连续性。
- 新颖的视频修复算法通过卷积网络生成缺失的外观和光流信息。
- 对已有图像修复方法进行分析和分类，提供参考和数据集使用便利。
- 构建Copy-and-Paste Networks模型，提高视频修复效果。
- 基于深度神经网络的图像修复方法，产生高质量视觉结果。
- 提出音频-视觉关注损失和伪类一致性损失，提升视频修复性能。
- 使用Deep Flow Completion网络引导像素填充，保证视频内容的时空连贯性。
- 探讨视频修补检测技术，提出VIDNet方法，具有良好的泛化能力。
- 介绍基于深度学习的音视频语音修复框架，展示多任务学习的有效性。
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