真实世界中的轻量级高分辨率主体抠图
计算机视觉与模式识别
2023-12-13 v1
摘要
现有的显著性目标检测 (SOD) 方法在高分辨率场景下难以同时满足快速推理和准确结果。它们受限于公开数据集的质量和针对高分辨率图像的高效网络模块。为缓解这些问题，我们提出构建显著性目标抠图数据集 HRSOM 和轻量级网络 PSUNet。考虑到移动部署框架的高效推理，我们设计了对称像素重排模块和轻量级模块 TRSU。与 13 种 SOD 方法相比，所提出的 PSUNet 在高分辨率基准数据集上具有最佳客观性能。客观评估结果优于参数量为本网络 10 倍的 UNet。在 Snapdragon 8 Gen 2 移动平台上，推理单张 640640 图像仅需 113ms。在主观评估上，评估结果优于行业基准 IOS16 (Lift subject from background)。
引用
@article{arxiv.2312.07100,
title = {Lightweight high-resolution Subject Matting in the Real World},
author = {Peng Liu and Fanyi Wang and Jingwen Su and Yanhao Zhang and Guojun Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.07100},
year = {2023}
}