Naturlig bild mattor är ett viktigt problem i datorseende och grafik. Det är ett felplacerat problem när endast en indatabild är tillgänglig utan någon extern information. Även om de senaste djupt lärande metoder har visat lovande resultat, de bara uppskattar alfa matt. I detta dokument presenteras en kontextmedveten naturlig bildmatrismetod för samtidig förgrunds- och alfamattuppskattning. Vår metod använder två kodare nätverk för att extrahera viktig information för matning. Särskilt använder vi en matting kodare för att lära sig lokala funktioner och en sammanhangskodare för att få mer global kontextinformation. Vi omvandlar utgångarna från dessa två kodare och matar in dem i dekodernätverk för att samtidigt uppskatta förgrunden och alfamatt. För att träna hela detta djupa neurala nätverk, använder vi både standard Laplacian förlust och funktionsförlust: den förra bidrar till att uppnå hög numerisk prestanda medan den senare leder till mer perceptuellt rimliga resultat. Vi rapporterar också flera dataförstärkningsstrategier som avsevärt förbättrar nätverkets generaliseringsprestanda. Våra kvalitativa och kvantitativa experiment visar att vår metod möjliggör högkvalitativ matting för en enda naturlig bild.
Hou och Liu REF föreslog ett sammanhangsbaserat nätverk för att förutsäga både förgrunds- och alfamatt.
Context-Aware Image Matting for Simultaneous Foreground and Alpha Estimation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}