基于语义引导与轻量非局部注意力的三图生成网络自动自然图像抠图
计算机视觉与模式识别
2021-09-14 v3
摘要
自然图像抠图旨在利用alpha matte将前景物体从背景中精确分离。无外部标注的全自动自然图像抠图具有挑战性。性能良好的抠图方法通常需要精确且费力的手工三图(trimap)作为额外输入,而通过膨胀前景分割的自动三图生成方法性能随分割质量波动。因此,我们认为如何处理额外信息输入的权衡是自动抠图中的主要问题。本文提出一种带三图生成网络与轻量非局部注意力的语义引导自动自然图像抠图流程,其不需要三图和背景作为输入。具体而言,在前景分割引导下,三图生成网络估计精确三图。随后,以估计三图为引导,我们带精炼的轻量非局部抠图网络生成最终alpha matte,其三图引导的全局聚合注意力块配备步长下采样卷积,降低了计算复杂度并提升了性能。实验结果表明,我们的抠图算法在无需三图与需要三图两方面均与最先进方法具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2103.17020,
title = {Semantic-guided Automatic Natural Image Matting with Trimap Generation Network and Light-weight Non-local Attention},
author = {Yuhongze Zhou and Liguang Zhou and Tin Lun Lam and Yangsheng Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.17020},
year = {2021}
}