Apr, 2021
从改进的层次 GAN 中学习前景 - 背景分割
Learning Foreground-Background Segmentation from Improved Layered GANs
Yu Yang, Hakan Bilen, Qiran Zou, Wing Yin Cheung, Xiangyang Ji
TL;DR提出了一种自动合成图像和分割掩模的方法,利用生成式对抗网络学习将图像分解成前景和背景层,生成高质量数据集并用于训练前景 - 背景分割网络,同时使用前景背景分割网络稳定分层 GAN 的训练。实验证明其生成质量和分割性能与相关方法相似。