用于图像抠图的多尺度信息组装
计算机视觉与模式识别
2021-03-04 v2
摘要
图像抠图是计算机图形学与视觉中一个长期存在的问题，主要被视作对输入图像中前景的精确估计。我们认为前景物体可由不同层级的信息表示，包括中心主体、粗粒度边界、精细细节等。基于这一观察，本文提出一种多尺度信息组装框架（MSIA-matte），以从单张 RGB 图像中提取高质量 alpha 抠图。从技术上讲，给定输入图像，我们提取高级语义作为主体内容，并保留初始 CNN 特征以编码不同层级的前景表达，随后通过我们精心设计的信息组装策略将它们结合。大量实验可证明所提 MSIA-matte 的有效性，并且与大多数现有抠图网络相比我们能取得最先进（SOTA）性能。
引用
@article{arxiv.2101.02391,
title = {Multi-scale Information Assembly for Image Matting},
author = {Yu Qiao and Yuhao Liu and Qiang Zhu and Xin Yang and Yuxin Wang and Qiang Zhang and Xiaopeng Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02391},
year = {2021}
}
备注
Pacific Graphics 2020