natural image matting | BriefGPT

关键词natural image matting

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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
PDF4 months ago
交互式自然图像抠图：使用 Segment Anything 模型进行任意图层抠取
MatAny 是一种新的互动自然图像抠图模型，通过基于轮廓和透明度预测来自动生成伪 trimap，有效降低了对大规模抠图应用的人力需求，是目前性能最好、支持互动方式最多的交互式抠图算法。
PDFa year ago
自然图像抠像中的上下文聚合方法再思考
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 Com
PDFa year ago
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。
PDF2 years ago
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)。
PDF3 years ago
自然图像抠图的长程特征传播
本文提出了一种使用深度学习进行 alpha 值估计的自然图像抠图技术，通过设计传播模块和中心 - 环绕金字塔池化模块，学习感知受采样图像外的远程特征以更准确地估计 alpha 值分割码，实验结果在 AlphaMatting 和 Adobe
PDF3 years ago
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。
PDF3 years ago
AAAI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。
PDF4 years ago
ICCV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。
PDF5 years ago