Abstract-Portrait segmentering har vunnit allt fler attraktioner under de senaste åren på grund av populariteten av selfie bilder. Jämfört med allmänna semantiska segmenteringsproblem fokuserar porträttsegmenteringen på ansiktsområden med högre krav särskilt över gränserna. För att förbättra prestandan för porträttsegmentering föreslår vi ett gränskänsligt djupt neuralt nätverk (BSN) för bättre noggrannhet bland porträttgränserna. BSN introducerar tre nya tekniker. För det första föreslås en individuell gränskänslig mask genom att bredda konturlinjen och tilldela gränspixlarna med etiketter i flera klasser. För det andra används en global gränskänslig mask som positionskänslig innan den ytterligare begränsar segmenteringskartans övergripande form. För det tredje tränar vi en gränskänslig attributklassificering tillsammans med segmenteringsnätet för att förstärka nätverket med semantisk gränsformsinformation. Vi har utvärderat BSN på toppmoderna offentliga porträttsegmenteringsdataset, dvs. PFCN-datasetet, samt de porträttbilder som samlats in från andra tre populära bildsegmenteringsdataset: COCO, COCO-Stuff och PASCAL VOC. Vår metod uppnår den överlägsna kvantitativa och kvalitativa prestandan över toppmoderna på de utvärderade datauppsättningarna, speciellt ger bättre visualiseringseffekt på porträttområdet.
REF införde en gränskänslig kärna för att förbättra informationen om semantiska gränsformer.
Boundary-sensitive Network for Portrait Segmentation
{'venue': '2019 14th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2019)', 'journal': '2019 14th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2019)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}