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O que você pode fazer com um milhão de imagens? Neste artigo, apresentamos um novo algoritmo de conclusão de imagem alimentado por um enorme banco de dados de fotografias coletadas da Web. O algoritmo repõe buracos em imagens encontrando regiões de imagem semelhantes no banco de dados que não são apenas contínuas, mas também semanticamente válidas. Nossa principal percepção é que, enquanto o espaço de imagens é efetivamente infinito, o espaço de cenas semanticamente diferenciáveis na verdade não é tão grande. Para muitas tarefas de conclusão de imagem, somos capazes de encontrar cenas semelhantes que contêm fragmentos de imagem que irão completar a imagem de forma convincente. Nosso algoritmo é completamente orientado a dados, não requerendo anotações ou rotulagem por parte do usuário. Ao contrário dos métodos de conclusão de imagem existentes, nosso algoritmo pode gerar um conjunto diversificado de conclusões de imagem e permitimos que os usuários escolham entre elas. Demonstramos a superioridade do nosso algoritmo em relação às abordagens existentes de conclusão de imagem.
Hays et al. (Ter,) estudaram esta questão.