Human matting, hög kvalitet utvinning av människor från naturliga bilder, är avgörande för en mängd olika tillämpningar. Eftersom matting problemet är allvarligt underkonsens, de flesta tidigare metoder kräver användarinteraktioner för att ta användare utsedda trimaps eller klottrar som begränsningar. Denna användar-in-the-loop natur gör dem till en kult att tillämpas på storskaliga data eller tidskänsliga scenarier. I detta dokument, istället för att använda explicita användarinmatning begränsningar, använder vi implicita semantiska begränsningar inlärda från data och föreslå en automatisk mänsklig matting algoritm Semantic Human Matting (SHM). SHM är den första algoritmen som lär sig att gemensamt både semantisk information och högkvalitativa detaljer med djupa nätverk. I praktiken, samtidigt lära sig både grov semantik och ne detaljer är utmanande. Vi föreslår en ny fusionsstrategi som naturligtvis ger en probabilistisk uppskattning av alfamatten. Vi konstruerar också ett mycket stort dataset med högkvalitativa noteringar bestående av 35 513 unika förgrunder för att underlätta inlärning och utvärdering av mänsklig matting. Omfattande experiment på denna datauppsättning och massor av riktiga bilder visar att SHM uppnår jämförbara resultat med toppmoderna interaktiva mattingmetoder.
Chen och Al. REF föreslog en semantisk mänsklig Matting som integrerade ett semantiskt segmenteringsnätverk med ett matting-nätverk för att automatiskt extrahera alfamatt från människor.
Semantic Human Matting
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}