On an modern i7 CPU, it takes approximately 20 seconds for a medium-sized image (e.g. 1K×1K) and 1 minutes for a large image (e.g. 2K×2K). 4.2. Matting refinement stage Network structure: 4个卷积层,输入是 图像块和预测的 alpha prediction。
论文地址: Deep Image Matting 代码地址(均非官方实现): paddle: github.com/PaddlePaddle 复现于Matting目录下 pytorch: github.com/foamliu/Deep tensorflow: github.com/foamliu/Deep 介绍 图像抠图需要解决的问题是根据图像方程求取图像的alpha matte。图像方程如下: F 为前景, B 为背景, α 代表透明度(也表示...
论文《Deep Image Matting》专注于解决图像抠图问题，其核心是根据图像方程求取图像的alpha matte。该方程描述了前景、背景与透明度之间的关系，尽管方程涉及未知变量多于已知变量，作者通过引入辅助输入如Trimap，显著提升了预测精度。Trimap将图像划分为前景、背景及过渡区域，为神经网络预测alpha matte提供指导。
High-Resolution Deep Image Matting 1.背景 在实际应用中,图像抠图经常被用于尺寸为5000 × 5000甚至更高的HR图像。由于GPU内存等硬件限制,以往的深度学习方法无法直接处理HR图像。 适应这些方法的两种常见策略是对输入进行下采样或琐碎的基于patch的推理。前一种策略会导致大部分细节的丢失,而后一种策略会导致patch-...
matting系列论文笔记(一):Deep Image Matting 刚刚入了Image Matting的坑,后续会更新系列相关的文章。这个坑目前还没有人满为患,好的文章没有很多,综述文章也没有囊括比较新的方法。 前言 这篇论文是Adobe出的,17年的论文,虽然时间比较久,但是目前很多的matting方法用的还是这篇文章的思路。先通过语义分割网络生成...
Deep Image Mattingarxiv.org/pdf/1703.03872.pdf 图像抠图是一个基本的计算机视觉问题,有许多应用。当图像具有相似的前景色和背景色或复杂的纹理时,先前的算法具有差的性能。主要原因是先前的方法仅使用低级特征和缺乏高级上下文。在本文中,我们提出了一种新的基于深度学习的算法,可以解决这两个问题。 我们的深层...
Deep Image Matting 论文地址: 领域 主题 主要思想 实践 数据集 49300张训练图像和1000张测试图像 当前基于抠图的数据集太小,alphamatting.com数据集只有27张训练图片和8张测试图片,训练出来的模型泛化能力较差。 针对该问题,作者将前景抠出来,并放入到不同的背景下,从而构建一个大规模抠图数据集。
deep-image-matting项目运行环境配置说明正确版 前言:在第一次配置DIM项目运行环境的失败的背景下进行第二次环境的配置安装。核心是解决pytorch的安装,重点要注意cuda和cudnn的版本兼容问题,难点是判断出正确的安装源。概括主要做了以下几件事:第一、卸载cuda和cudnn,重新安装cuda10.0.13和cudnn7.5.1。第二、安装ana...
Salient Image Matting Salient Image Matting Abstract 本文提出了一种称为显著图像抠图的图像抠图框架,用于估计图像中最显著前景的每像素不透明度值 通过使用显著对象检测模型来产生图像中最显著对象的三分图来完成的,以便指导关于更高级对象语义的抠图模型 利用大量粗标注和启发式三图生成方案来训练三图预测网络,因此它...
本文旨在实现抠图算法Semantic Human Matting的第二阶段模型M-Net,也即Deep Image Matting。值得说明的是,本文实现的模型与原始论文略有出入,除了模型的输入层有细微差别之外,损失函数也作了简化(但无本质差别)。 本文完整代码见GitHub: deep_image_matting_pytorch。Pytorch 需要 1.1.0 或后续版本。