创建了一个large-scale image matting 数据集,包含49300合成训练集和1000合成测试集。(开源数据的独立前景为431+50) 数据集 作者通过收集简单背景的图片并利用PhotoShop得到ground truth. 训练集: 493前景目标,合成后共49300张图像。(开源时因为部分版权问题,只有431个前景目标) 测试集:50前景目标,合成后共1000张图像...
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。 模型 深度模型分...
同时,传统数据集通常比较小,生成 α \alpha α的ground-truth比较困难。 另一个较大的限制是,能用的数据集太小,容易过拟合,泛化能 二、Related Work 详见paper原文,在此不再赘述。 三、新的matting数据集 原有的数据集太小,如alphamatting.com上的数据集只包含有27张训练图8张测试图。本文自行创建了一个新...
论文链接: Deep Image Matting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…
Deep Image Matting 虽然论文上报告的效果很惊人,但实际实现时(在个人应用数据集上)泛化性能不够理想。 Semantic Human Matting(SHM)这篇论文的 M-Net 在以上基础上做了一些简化和修改。首先,为了防止网络容量太大造成过拟合,SHM 只使用 VGG16 的前13个卷积层及4个最大池化层来作为编码器,相应的,解码器阶段也...
深度抠图--Deep Image Matting https://arxiv.org/abs/1703.03872 GitHub:https://github.com/Joker316701882/Deep-Image-Matting 抠图问题还是比较难的,简单的用一个公式表达如下: 左边是图像位置 i 的 RGB 值,右边是 前景和背景的线性组合。 matte estimation alpha 是未知的。对于每个像素,有3个已知量,7个...
上一篇文章Pytorch 实现自定义卷积:以 2.5 维卷积(2.5D Convolution)为例已经简要的讲解了使用Pytorch来自定义卷积层,但略有不足的是没有提供将它直接应用于实际数据集的训练案例,因此会有一种空中楼阁的美中不足之感。本文继续讲解利用 Pytorch 自定义卷积运算,并将它立即应用到Deep Image Matting抠图模型,进一步说明...
所有的三个阶段的训练模块都集中在自定义类Trainer中,分为初始化:设置数据模型损失函数训练策略,训练,验证主要的模块 DeepImageMatting$ python train_encoder_decoder.py --params 其中stage为阶段参数: - 第一阶段:训练encoder-decoder 类似于SegNet结构 - 第二阶段:训练refine_head,一个alpha细化模块 。 - 第三...
视频翻译软件下载链接:https://pan.quark.cn/s/3bbff4b0b8e7deepseek免费API申请链接:https://bit.ly/depsk1, 视频播放量 4713、弹幕量 0、点赞数 144、投硬币枚数 48、收藏人数 495、转发人数 29, 视频作者 AI画师大阳, 作者简介 https://nuowa.net,分享各种最新好玩又
因此,必须建立具有地面真实图像的基准数据集来进行更可靠的评价。例如,在第一个大尺度图像协调数据集iHarmony4[25]发布后,一些后续作品[56,129,27,54,88,10]已经涌现,不仅促进了协调性能,而且为这个任务提供了不同的视角。 最后,我们提出了一些潜在的图像组成研究方向:...