Detta dokument tar upp problemet med transparenta objekt matning. Befintliga bildmatchningsmetoder för transparenta föremål kräver ofta tråkiga fångstförfaranden och lång behandlingstid, vilket begränsar deras praktiska användning. I detta dokument formulerar vi först transparent objekt matning som ett refraktiv flödesuppskattning problem. Vi föreslår sedan en ram för djupt lärande, kallad TOM-Net, för att lära sig det brytningsbara flödet. Vårt ramverk består av två delar, nämligen ett multi-scale encoder-dekoder nätverk för att producera en grov förutsägelse, och ett resterande nätverk för förfining. Vid provtillfället tar TOM-Net en enda bild som ingång och ger en matt (bestående av en objektmask, en dämpningsmask och ett brytningsfält) i ett snabbt feed-forward-pass. Eftersom ingen off-the-shelf dataset är tillgänglig för transparent objekt matning, skapar vi en storskalig syntetisk dataset som består av 178K bilder av transparenta objekt som återges framför bilder som tas från Microsoft COCO dataset. Vi samlar också in en riktig datauppsättning bestående av 876 prover med 14 transparenta objekt och 60 bakgrundsbilder. Man har uppnått lovande experimentella resultat på både syntetiska och verkliga data, vilket tydligt visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
TOM-Net REF formulerar transparent objekt matning som ett refractive ow estimation problem.
TOM-Net: Learning Transparent Object Matting from a Single Image
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}