PEPSI++: Fast and Lightweight Network for Image Inpainting | 简记
PEPSI : Fast Image Inpainting with Parallel Decoding Network
该论文侧重讲解 ：PEPSI 网络设计 | CAM | 判别器 等 改进；
结构：
PEPSI++: Fast and Lightweight Network for Image Inpainting
结构：
对比分析：
总结：
这篇文章：主要介绍 PEPSI 网络 本身 以及 各个子模块改进点 和 具体改进分析；
1: PEPSI 网络本身结构的改进： 编码器共享、粗路径和精细路径 部分参数共享，联合训练编码器： 使得编码器得到的编码 适用于 粗路径 和 精细路径；
2：CAM(注意力模块中：使用欧氏距离替换 cosine similarity) ：截距设计的 欧氏距离 不仅考虑到 向量夹角，并且考虑到 大小（重要性）
3：Region Ensemble Discriminator(RED-区域组合鉴别器)：can handle the various hole regions that may appear anywhere in images of any sizes.
4：本文重点——提出的 Diet-PEPSI units (DPU) 相比 dilated convolutional 有效 减少 网络参数；并且能够保持模型 性能