整个网络分两个部分,一个是 deep convolutional encoder-decoder network,is penalized by the alpha prediction loss and a novel compositional loss 输入图像块和对应的 trimap,输出 alpha prediction。第二部分是一个小的卷积网络用于 refines 前面个网络的输出 alpha prediction。 4.1. Matting encoder-decoder stage...
论文代码连接 论文地址: Deep Image Matting 代码地址(均非官方实现):paddle: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg 复现于Matting目录下pytorch: https://github.com/foamliu/Deep-Image-Matting-PyTorc…
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。
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...
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 matting 网络 一、模型实现 对于给定的一张被抠图像和对应的三分图,deep image matting 论文的思路是:首先使用 VGG-16 的卷积层和第一个全连接层(fc6,也用卷积实现)作为编码器来提取特征,其中被抠图像是三通道的,因此直接用预训练的 VGG-16 模型参数来初始化,而三分图这个单通道则随机初始化;接...
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-...
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。
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…
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