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使用批量大小 8 和学习率[1e-4, 5e-4, 5e-4] 用于主干、ASPP 和解码器。 联合网络: 我们使用批量大小 4 和学习率 [5e-5,5e-5, 1e-4, 3e-4] 分别用于主干、ASPP、解码器和细化模块。 损失计算: Alpha:L1 lost Foreground: L1 loss Error Map loss: Gbase: Grefine: 评价指标: MSE (mean sq...
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(3)然后,在数据集PhotoMatte 13K 联合训练模型,以提升高分辨率细节 (4)最后,在公开数据集(646张训练数据)上联合训练模型.) 3.结果比较 1.速度(基本达到实时性) 2.效果 相关论文 https://grail.cs.washington.edu/projects/background-matting/ https://paperswithcode.com/task/image-matting/latest...
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