基于深度学习的单图像彩色透明物体抠图
计算机视觉与模式识别
2019-10-08 v1
摘要
本文提出一种基于深度学习的从单幅图像进行彩色透明物体抠图的方法。现有的透明物体抠图方法往往需要多幅图像且处理时间长,极大阻碍了它们在真实世界透明物体上的应用。近期提出的TOM-Net可从单幅图像以一次快速前馈过程生成无色透明物体的抠像。本文中,我们通过用颜色滤波器建模透明物体的本征颜色,将TOM-Net扩展至处理彩色透明物体。我们将彩色透明物体抠图问题表述为从单幅图像同时估计物体掩码、颜色滤波器和折射流场,并给出一个用于学习该任务的深度学习框架。我们创建了大规模合成数据集以训练网络,并采集了真实数据集用于评估。在合成与真实数据集上的实验均展现出有前景的结果,证明了方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1910.02222,
title = {Colored Transparent Object Matting from a Single Image Using Deep Learning},
author = {Jamal Ahmed Rahim and Kwan-Yee Kenneth Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02222},
year = {2019}
}