MMOct, 2022

分层与渐进式图像抠像

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 语义图像抠图

    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

  • 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

  • F, B, Alpha 抠图

    该论文提出了一种低成本的改进方法，以预测前景和背景的颜色，进而实现图像抠图和透明区域补色，并通过多种方法对深度学习网络进行了训练，实现在 Adobe Composition-1k 数据集和 alphamatting.com 的在线评估中达到了最佳性能。

    Mar, 2020

  • 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

  • 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

  • 图像抠像的多尺度信息融合

    本文提出了一个名为 MSIA-matte 的多尺度信息组装框架，旨在从单个 RGB 图像中提取高质量的 alpha mattes。通过提取高级语义作为主题内容和保留初始 CNN 特征来编码不同级别的前景表达，然后通过设计良好的信息组装策略将它们组合在一起。实验表明，所提出的方法可以达到最先进的性能水平，与大多数现有的抠除网络相比，取得了很好的效果。

    Jan, 2021

  • 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

  • 高分辨率深度图像抠像

    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

  • 稀疏编码用于 Alpha 遮罩技术

    本研究提出了一种基于稀疏编码、非参数概率分割和字典学习的无配对前景背景样本的 alpha 合成方法，可以从多个前景和背景样本中更准确地估计 alpha 值，同时在视频 matting 中也表现出较好的性能。

    Apr, 2016

  • 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