AAAISep, 2020

高分辨率深度图像抠像

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TL;DR本文提出 HDMatt，第一个用于高分辨率输入的基于深度学习的图像抠图方法，采用一种新的模块设计以解决不同片段之间的上下文依赖性和一致性问题，并在 Adobe 图像抠图和 AlphaMatting 基准上取得了新的最先进性能和更高分辨率图像的出色视觉效果。
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发现论文，激发创造
  • 深度图像抠图

    本文提出一种基于深度学习的图像抠图算法，使用深度卷积编码器 - 解码器网络和卷积网络相结合，提高了前景和背景颜色相似或纹理复杂的图像抠图效果，并生成了一个大规模的图像抠图数据集，实验结果表明该算法优于之前的方法。

    Mar, 2017

  • 深度图像抠图：综合调查

    本论文综述了深度学习时代中图像抠图的最新进展及其在自动和人工辅助下的任务和网络结构，评估了代表性抠图方法的性能，并讨论了应用和挑战，同时维护了一个公共资源库来跟踪深度图像抠图的快速发展。

    Apr, 2023

  • PP-Matting：高精度自然图像抠图

    本文提出了一种名为 PP-Matting 的无 TriMap 自然图像抠图架构，可以实现高精度的自然图像抠图，利用高清分支和语义上下文分支防止前景背景歧义和局部不确定性，与现有方法相比表现优异。

    Apr, 2022

  • 分层与渐进式图像抠像

    本文提出了一种层级与渐进式的注重力抠图网络（HAttMatting++）以更好地从单个 RGB 图像预测前景的不透明度，同时介绍了一个具有挑战性的图像抠图数据集并采用多种损失函数引导网络进行训练，此网络可以捕捉复杂的前景结构并实现单个 RGB 图像作为输入的最佳性能。

    Oct, 2022

  • 解耦图像抠像

    本文提出了一个名为 AdaMatting 的新的端到端抠图框架，该框架将传统的抠图过程分解为两个子任务：Trimap 适应和 Alpha 估计，通过单个深度卷积神经网络 (CNN) 分别处理这两个子任务，实现了更好的性能表现。

    Sep, 2019

  • 实时高分辨率背景抠像

    本文提出了一种实时高分辨率的背景替换技术，基于背景抠图并使用两个神经网络来计算高质量的 alpha matte，在处理高分辨率图像时保留了头发细节，并引入了两个大规模的数据集，能够同时提高速度和分辨率。

    Dec, 2020

  • 移动电话上人像动画快速深度抠图

    本文提出了一种基于深度学习的、适用于移动设备上实时进行图像抠图的方法，包括使用二元掩膜和边缘保留技术来实现精确抠取肖像图像。实验结果表明，该算法在跟踪最新的抠图算法的同时，实现了 15 帧每秒的实时性能。

    Jul, 2017

  • 上下文感知图像抠像：同时估计前景和 Alpha 值

    本研究旨在提出一种上下文感知的自然图像抠图方法，通过使用两个编码器网络来提取本地特征和全局上下文信息，以同时估计前景和 alpha 遮罩。

    Sep, 2019

  • 视觉特效的无需训练神经抠图提取

    提出了一种针对视觉效果制作的、基于深度图先验的、免训练高质量的神经抠图方法，利用深度神经网络的表示来插值不完整的约束，处理视频时具有时间上的一致性且相当简单和有效。

    Jun, 2023

  • 基于引导上下文注意力的自然图像抠图

    使用指导上下文关注模块的全新的端到端方法，以解决通过利用周围信息来估计本地不透明度的问题，并利用深度神经网络学习的丰富特征，成功地优于自然图像抠图中最先进的方法。

    Jan, 2020