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介绍一下我最新的一份工作，希望能够给大家提供一些参考。做的任务依旧是图像修复，但是其中的atttention模块其实可以嵌套到所有生成任务，希望大家有机会可以尝试一下，由于deadline我没有将其拓展到其他领域，个人认为这是个有意思的idea，也希望可以和大家讨论。论文链接：https:///abs/1912.08642
源码地址：https://github.com/KumapowerLIU/One-Stage-Inpainting-with-Bilateral-Attention-and-Pyramid-Filling-Block模型架构One-stage：整个模型训练分为两步，但是测试的时候只有一个网络，其中第一次训练是利用简单的U-net修复出目标的结构，在第一次训练中我们的label没有纹理。第一次训练完成后，我们利用第一次训练的得到的参数进行第二次训练，第二次的label就是原图（有纹理），这样就能够在测试的时候节省很多时间，我们最后单张图片的修复的时间只有8.8ms（图片大小256）是已知最快的。同时在第二阶段训练时，我们加入了Bilateral Attention 和 Pyramid Filling Block提升效果。双边注意力（Bilateral Attention）： 这个attention机制其实很简单，但是又很合理。传统的attention只从值的相似度来考虑特征之间的相似性，但是这往往不准确，我们辅以距离信息来更加精确特征之间的相似性，所以我们的attention模块从值和距离两个角度来刻画特征性相似程度，类似于双边滤波，所以我们的attention模块叫做Bilateral Attention。具体来说，以当前的特征点为中心，计算其与周围8个点包括它自己的值的相似度（其实就是3×3的kernel），这里我们可以用点积来计算，并将这9个值分别乘以这些权重然后相加得到新的特征点。同时，我们以当前特征点为中心，利用高斯分布，来刻画其与周围24个点（5×5的kernel）的相似度，然后同样进行加权相加，得到新的特征点，最后这两个特征点拼接并降维得到最后的特征图。金字塔修复模块（Pyramid Filling Block） 这个idea也很简单，我们利用已经被填满的高级语义特征逐步填充浅层的特征，具体来说我们从高到低采用金字塔架构逐步填充特征，并把这些特征利用skip-connection的方式连接到decoder，同时我们采用short-cut的方式将原特征图与填充完的特征图进行连接，这是因为在经过第一次训练阶段之后，我们的马赛克区域并不是完全无效的。  总结：我觉得最重要的是那个attention的想法，希望对大家的工作有用。
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