Vi presenterar det första generativa kontrariska nätverket (GAN) för naturlig bildbehandling. Vårt nya generatornätverk är utbildat för att förutsäga visuellt tilltalande alfa med tillägget av den kontradiktoriska förlusten från discriminatorn som är utbildad för att klassificera välkomponerade bilder. Vidare förbättrar vi befintliga encoder-dekoder-arkitekturer för att bättre ta itu med de rumsliga lokaliseringsfrågor som ärvs i konvolutionella neurala nätverk (CNN) genom att använda dilaterade konvolutioner för att fånga global kontextinformation utan nedskalning funktionskartor och förlora rumslig information. Vi presenterar state-of-the-art resultat på alfamatting online-riktmärke för lutning fel och ger jämförbara resultat i andra. Vår metod är särskilt väl lämpad för fina strukturer som hår, vilket är av stor betydelse i praktiska mattor, t.ex. i film- och tv-produktion.
Lutz m.fl. REF införde GAN i bildhanteringsproblem och använde en utvidgad konvolution för att fånga upp den globala kontextinformationen.
AlphaGAN: Generative adversarial networks for natural image matting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}