BearManlc

Results 2 issues of BearManlc

![001](https://user-images.githubusercontent.com/26357867/63635316-00a84d00-c694-11e9-8603-56f58941937b.jpg) ![002](https://user-images.githubusercontent.com/26357867/63635317-0140e380-c694-11e9-8a97-460f167e709f.jpg) ![003](https://user-images.githubusercontent.com/26357867/63635318-0140e380-c694-11e9-905d-28d6a12113ec.png) ![004](https://user-images.githubusercontent.com/26357867/63635319-0140e380-c694-11e9-81f6-16cc860469ac.png) 如上图所示,第一张第二张为小范围修图,效果尚可;第三张第四张为大范围修复,效果明显不行了。 如果嵌入的字能够将这些部位盖住那还好,但是大范围的字基本都很难找到够大的字来盖住,所以这样的修图效果是不能用的。 同时小范围修图的话,即使不使用ai修图也很快就能处理,不需要太多的时间。 不知道是因为样本还不足够还是这是普遍存在的情况呢?

Enhancement

I trained your deform-conv on the origin data. It gets 70% on origin test and 89% on scaled data, while the the normal CNN model trained on origin data gets...