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摘要
图像抠图技术（Image Matting）是图像编辑技术的基础，广泛应用于影视后期制作和日常生活。基于深度学习的图像抠图网络，通过输入的原图和三元图来估计每个像素的α值。本文在原下采样上采样的图像抠图技术基础上，针对抠图数据集图片差异较大容易造成网络收敛较慢的问题，在每个卷积层后加入了BN（Batch Normalization）层，对输入数据进行归一化操作，加快模型收敛速度，同时参数更新方向更符合数据集整体特性；针对于抠图任务需要更关注于物体边缘部分的特点，使用可变形卷积（Deformable Convolution）替换普通卷积层，可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状，有效扩大感受野范围，在细节部分有更好的预测效果。
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