面向移动设备实时自动人像抠图
计算机视觉与模式识别
2019-04-09 v1 人工智能
机器学习
神经与进化计算
摘要
我们解决了移动设备上的自动人像抠图问题。所提出的模型旨在以最小的模型性能下降实现移动设备上的实时推理。我们的模型MMNet基于带线性瓶颈块的多分支空洞卷积，优于state-of-the-art模型且速度快几个数量级。该模型可加速四倍，在小米Mi 5设备上以梯度误差的适度增加达到30 FPS。在相同条件下，我们的模型参数量少一个数量级，且比Mobile DeepLabv3更快，同时保持相当的性能。配套实现可在 https://github.com/hyperconnect/MMNet 找到。
引用
@article{arxiv.1904.03816,
title = {Towards Real-Time Automatic Portrait Matting on Mobile Devices},
author = {Seokjun Seo and Seungwoo Choi and Martin Kersner and Beomjun Shin and Hyungsuk Yoon and Hyeongmin Byun and Sungjoo Ha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.03816},
year = {2019}
}