Apr, 2023

自然图像抠像中的上下文聚合方法再思考

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TL;DR本文提出了一种简单而有效的自然图像抠图网络 AEMatter，它利用外观增强的轴向学习块扩大了感受野，并采用混合变压器编解码器，在四个数据集上的实验结果表明，AEMatter 在抠图方面的表现明显优于现有的方法，特别是在 Adobe Composition-1K 数据集上，在 SAD 和 MSE 方面相较于 MatteFormer 分别减少了 25％和 40％。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通用图像抠图的双重上下文聚合

    提出了一种名为 Dual-Context Aggregation Matting (DCAM) 的简单且通用的抠图框架，它能够在任意引导或无引导的情况下实现稳健的图像抠图。通过全局轮廓分割和局部边界细化，DCAM 对各种类型的引导和对象都表现出较强的鲁棒性。在五个抠图数据集上的实验结果表明，所提出的 DCAM 在自动抠图和交互式抠图任务中优于现有的抠图方法，突显了 DCAM 的强大普适性和高性能。

    Feb, 2024

  • 通过上下文聚合和强数据增强提高图像抠像的稳健性

    提出了一种基于深度学习和强数据增强的图像抠图方法，通过多级上下文组装和强大的数据增强提高了模型的稳健性和泛化能力，该方法在多个基准测试中具有更好的性能。

    Jan, 2022

  • 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

  • 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

  • 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

  • 上下文抠图

    使用同类前景图像的参考图像和引导先验，提出了上下文抠图的新任务设置。为了克服精确前景匹配的关键挑战，引入了 IconMatting，一种基于预训练文本到图像扩散模型构建的上下文抠图模型。在 ICM-57 测试集上的定量和定性结果表明，IconMatting 在保持自动化抠图水平的同时，与基于 trimap 的抠图方法相媲美。

    Mar, 2024

  • 高效自然图像抠图

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的轻量级无裁剪自然图像抠图方法，通过构建分割网络和抠图精炼网络实现像素分类和细节信息提取，该方法具有可比较的性能但只使用大型模型约 1% 的参数 (344k)。

    Oct, 2021

  • 深度自动自然图像抠图

    提出了一种基于端到端的自动图像抠图网络，通过注意力机制和预测通用 Trimap 的方法，在无需辅助输入（如 Trimap）的情况下从任意自然图像中估计软前景，可用于图像编辑，该方法在 AIM-500 数据集上的实验结果表明，在客观和主观上均优于现有方法。

    Jul, 2021