De flesta tidigare bildmatriseringsmetoder kräver en grovt specifik trimap som ingång, och uppskatta fraktionerade alfavärden för alla pixlar som är i den okända regionen av trimap. I detta dokument hävdar vi att en direkt uppskattning av alfamatten från en grov trimap är en stor begränsning av tidigare metoder, eftersom denna praxis försöker ta itu med två svåra och inneboende olika problem på samma gång: identifiera äkta blandning pixlar inne i trimap regionen, och uppskatta exakta alfavärden för dem. Vi föreslår AdaMatting, en ny end-to-end-matrising ram som lösgör detta problem i två deluppgifter: trimap anpassning och alfa uppskattning. Trimap anpassning är en pixelvis klassificering problem som härleder den globala strukturen av inmatningsbilden genom att identifiera bestämda förgrunds-, bakgrunds- och semitransparent bild regioner. Alfauppskattning är ett regressionsproblem som beräknar opacitetsvärdet för varje blandad pixel. Vår metod hanterar dessa två deluppgifter separat inom ett enda djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Omfattande experiment visar att AdaMatting har ytterligare strukturmedvetenhet och trimap feltolerans. Vår metod uppnår toppmoderna prestanda på Adobe Composition-1k datauppsättning både kvalitativt och kvantitativt. Det är också den nuvarande bästa metoden på alfamatting.com online utvärdering för alla allmänt använda mätvärden.
AdaMatting REF delade upp matting problemet i två uppgifter, trimap anpassning och alfa uppskattning, och använde en djup CNN med två distinkta dekoder grenar för att hantera uppgifterna på ett multitasking sätt.
Disentangled Image Matting
{'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']}