I detta dokument föreslår vi en djupförökningsbaserad bildmatrisram genom att införa djupinlärning i att lära sig en alfamatt förökningsprincip. Vår djupinlärning arkitektur är en konkatetering av en djup funktion extraktion modul, en affinitet lärande modul och en matt förökning modul. Dessa tre moduler är alla olika och kan optimeras gemensamt genom en end-to-end träningsprocess. Vårt ramverk resulterar i en semantisk nivå parvis likhet av pixlar för förökning genom att lära djupa bildrepresentationer anpassade till matt förökning. Den kombinerar kraften av djup inlärning och matt förökning och kan därför överträffa tidigare state-of-theart matting tekniker både när det gäller noggrannhet och utbildning komplexitet, som valideras av våra experimentella resultat från 243K bilder som skapats baserat på två referens matting databaser.
Wang m.fl. REF visade en semantisk parvis likhet för förökningsbaserad matning kan läras via djupinlärningsmekanism.
Deep Propagation Based Image Matting
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}