PP-Matting: AI高精度图像前景Matting,让抠图轻而易举

分割和Matting的一个重要区别是:分割返回的是像素分类标签,其结果是整型数据;而Matting返回的是属于前景或背景的概率P,从而在前景与背景交互区域产生渐变的效果,使得抠图更加自然。Matting分割模型训练完成后,对于原始图像每个位置上的像素,都将生成一个表示其前景透明度的值,称为 Alpha。 图像中所有 Alpha 值的集合称为 Alpha Matte。最后,利用Alpha将原始图像的对应位置上的像素点做pixel-wise的运算,便可实现精细的背景替换。本期我们介绍的便是百度开源的图片Matting模型--PP-Matting。

PP Matting,是一种无三分图的架构,可以实现高精度的自然图像Matting。此方法应用了高分辨率细节分支(HRDB),该分支在保持特征分辨率不变的情况下提取前景的细粒度细节。此外,还提出了一个语义上下文分支(SCB),它采用了语义分割子任务。防止了由于语义上下文缺失而导致的局部歧义的细节预测。
PP Matting的主要贡献:
- 这是一种高精度的Matting网络,它在没有任何辅助信息的情况下将单
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