Image matting spelar en viktig roll i bild- och videoredigering. Formuleringen av bildavbildning är dock i sig oplacerad. Traditionella metoder använder vanligtvis interaktion för att hantera bild matting problem med trimaps och strokes, och kan inte köras på mobiltelefonen i realtid. I detta dokument föreslår vi en automatisk djupmatningsmetod i realtid för mobila enheter. Genom att utnyttja de tätt anslutna blocken och den dilaterade konvolutionen, är ett lätt fullt konvolutionsnätverk utformat för att förutsäga en grov binär mask för porträttbild. Och ett fjäderblock, som är kantbevarande och matande adaptiv, vidareutvecklas för att lära sig det guidade filtret och omvandla den binära masken till alfamatt. Slutligen är ett automatiskt porträttanimeringssystem baserat på snabb djupmatning byggt på mobila enheter, som inte behöver någon interaktion och kan förverkliga realtidsmatting med 15 fps. Försöken visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår jämförbara resultat med de toppmoderna mattinglösarna.
Zhu m.fl. REF studerade porträttmattor i realtid på mobila enheter som är direkt jämförbara med vårt resultat.
Fast Deep Matting for Portrait Animation on Mobile Phone
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}