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摘要
针对抠图算法中的“溢色”现象,提出一种同时预测前景、背景和透明度图的算法,并设计了一个结合粗糙语义的自动抠图网络.该算法包括2个阶段:粗糙语义生成阶段和同时预测前背景的抠图阶段.在粗糙语义生成阶段,利用语义分割网络得到中间结果,再通过一个粗糙语义信息融合模块,在多个尺度上对语义信息进行粗略估计;在抠图阶段,利用一个编码器-解码器结构的神经网络对粗糙的语义信息进行编解码,最终得到前景、背景和透明度图的预测.上述2阶段网络可以更加准确地提取出前景物体,得到的透明度图可直接应用于影视特效、图像处理等下游任务.在Adobe数据集和Distinction-646数据集上的实验结果表明,所提算法的绝对误差和分别为42.5和50.3,梯度误差分别为27.1和28.0;抠图的细节也更为准确.
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