AFMNet: ein aktivierungsfreies Wandmalereivervollständigungsnetzwerk mittels Multi-Head-Attention-Mechanismus

Alte Wandmalereien leiden oft unter Abnutzung, was ihre kulturelle Bedeutung beeinträchtigt. Zur Lösung dieses Problems schlagen wir AFMNet vor, ein leichtgewichtiges Netzwerk basierend auf einem Multi-Head-Attention-Mechanismus für die qualitativ hochwertige Vervollständigung von Wandmalereien. AFMNet integriert effektiv Merkmale auf mehreren Skalen und erfasst langreichweitige Abhängigkeiten, wodurch die semantische Konsistenz verbessert wird. Umfangreiche Experimente auf einem eigenen Wandmalereidatensatz und dem Places2-Benchmark zeigen seine Überlegenheit gegenüber konkurrierenden Methoden. Quantitativ erreicht unsere Methode ein Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) von 34,42 dB bei Wandmalereien mit geringer Abnutzung (1-10 % fehlender Fläche) und reduziert die Parameteranzahl im Vergleich zur Basislinie um 34,4 %, was ihre hohe Effizienz demonstriert. Die Ergebnisse zeigen exzellente visuelle Treue mit weniger Artefakten und bieten ein wertvolles Werkzeug für die digitale Konservierung alter Wandmalereien.