归纳引导滤波：移动设备上基于弱标注掩码的实时深度图像抠图
计算机视觉与模式识别
2019-05-17 v1
摘要
近年来，深度图像抠图取得了显著进展。大多数经典图像抠图方法耗时且需要一个理想的trimap，而这在实践中难以获得。对于移动应用，亟需一种基于弱标注掩码的高效图像抠图方法。本文提出一种基于深度学习与引导滤波的新方法，称为归纳引导滤波（Inductive Guided Filter），能够处理移动设备上的实时通用图像抠图任务。我们设计了一个轻量级沙漏网络来参数化原始的引导滤波方法，该网络以图像和弱标注掩码作为输入。此外，提出了使用Gabor损失来训练处理图像抠图中复杂纹理的网络。我们还创建了一个包含多种前景物体的图像抠图数据集MAT-2793。实验结果表明，我们所提方法在保持鲁棒精度的同时大幅减少了运行时间。
引用
@article{arxiv.1905.06747,
title = {Inductive Guided Filter: Real-time Deep Image Matting with Weakly Annotated Masks on Mobile Devices},
author = {Yaoyi Li and Jianfu Zhang and Weijie Zhao and Hongtao Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.06747},
year = {2019}
}