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摘要：图像介入是计算机视觉中的一项关键任务，涉及补充图像中缺失或损坏区域的艺术。这是一个过程，它主要是通过卷积神经网络（CNN）和生成对抗性网络（GAN）（GAN）的利用来依靠深度学习的能力。实现图像介绍的基本步骤包含数据收集和预处理，这需要组装一个图像数据集，这些图像与其完整的对应物一起组成了差距。神经网络体系结构起着关键作用，选择从gan到自动编码器，量身定制，该角色是针对手头的特定任务量身定制的。模型是通过最大程度地减少各种损失功能的训练，每个损失功能有助于特定的培训目标。介绍算法必须处理可变孔的大小并表现出上下文理解，以确保生成的内容与周围的上下文无缝融合。后处理技术可以使用定量指标和定性评估来完善生成的插图和评估。总体而言，基于深度学习的图像在图像恢复，对象删除及其他方面的实际应用继续前进。关键字：I图像介绍，计算机视觉，深度学习，卷积神经网络，生成对抗网络，数据集，自动编码器，图像恢复，对象删除。
使用深度学习的图像插图
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