深度学习在图像抠图中发挥着重要作用,但是它容易丢失一些低级语义信息.在此使用U-Net结构搭建生成网络,并在跳跃连接过程中添加瓶颈注意力模块(BAM),能够有效地融合图像的深层特征和浅层特征.同时在编码器与解码器之间添加一个空洞空间金字塔池化模块(ASPP),拓宽感受野,以多个比例捕捉图像的上下文信息.实验结果表明,相比传统的抠图算法,自然图像抠图提取了更多的细节纹理信息,提高了抠图的精度.
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