本文提出了一种自动生成输入图像 trimap，并将整个抠图过程从人工干预中解放出来的简单高效的方法，并使用基于学习的抠图方法从自动生成的 trimap 生成 matte，实验结果证明，该方法产生的 trimap 质量良好，能准确地估计 matte。

Jul, 2017

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

本文提出了一种自动的人像抠图算法（SHM），以数据学习的隐式语义约束为基础，利用深度卷积神经网络同时拟合语义信息和高质量细节，经实验证明，该算法效果与互动抠图方法相当，并构建了一个包含 35,513 个前景图的高质量注释数据集。

Sep, 2018

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

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

本文提出使用语义分类的前景语境信息以及语义 trimap 对自然图像抠图进行改进，并就此进行了大规模实验，获得了当下具有最高竞争力的性能表现。同时，我们提供了一个考虑不同语义类别平衡的大型语义图像抠图数据集。

Apr, 2021

利用涂鸦标注图片并开发了一种算法，将涂鸦作为监督信息来训练卷积网络的语义分割，并在 PASCAL VOC 数据集上获得较好结果。

Apr, 2016

本文提出了一种基于深度学习的图像抠图方法，不需要传统的 trimap，只需少量用户交互即可消除模糊性，同时引入了不确定性估计模块和本地细化模块，能够精确地预测需要进一步调整的区域，取得了与传统抠图方法相当的效果。

Dec, 2020

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

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。

Sep, 2020