Under de senaste åren, djupt lärande baserade strategier har uppnått enastående förbättringar i naturlig image matting. Många av dessa metoder kan generera visuellt rimliga alfauppskattningar, men vanligtvis ger suddiga strukturer eller texturer i det halvtransparenta området. Detta beror på den lokala tvetydigheten hos genomskinliga föremål. En möjlig lösning är att utnyttja den vittomfattande informationen för att uppskatta den lokala opaciteten. Traditionella affinitetsbaserade metoder lider ofta av den höga computational komplexiteten, som inte lämpar sig för hög upplösning alfauppskattning. Inspirerad av affinitetsbaserad metod och framgångarna med kontextuell uppmärksamhet i målningen, utvecklar vi en ny end-to-end metod för naturlig bild mattoring med en guidad kontextuell uppmärksamhet modul, som är särskilt utformad för bild mattor. Den guidade kontextuella uppmärksamhetsmodulen sprider direkt information på hög nivå om opacitet globalt baserat på den inlärda affiniteten på låg nivå. Den föreslagna metoden kan härma informationsflödet av affinitet-baserade metoder och utnyttja rika funktioner lärt av djupa neurala nätverk samtidigt. Experiment resultat på Composition-1k testset och alfamatting.com benchmarking dataset visar att vår metod överträffar state-of-art metoder i naturlig bild matting. Kod och modeller finns på https://github.com/Yaoyi-Li/GCA-Matting.
GCA Matting REF införde guidad kontextuell uppmärksamhetsmekanism för att analogisera bildinmålning bearbetning i matning.
Natural Image Matting via Guided Contextual Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}