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Highly Efficient Natural Image Matting
Highly Efficient Natural Image Matting 文章可用（可尝试）创新点 使用OCBlock代替传统卷积ENA结构（非局部注意、长短注意操作） 提出问题： 使用深度学习进行matting存在两个问题： 依靠用户提供的trimap。模型尺寸过大。 针对上述问题，提出了一个轻量级的trimap-free网络，该网络使用了Background Matting V2算法讲解
参考论文：Real-Time High-Resolution Background Matting，我也已经发布过Real-Time High-Resolution Background Matting的论文翻译。 BGM2算法内容的参考博客：人像抠图之Background Matting v2 1、问题定义 Background Matting v2（以下简称BGM2），一种实现人像抠图的算法，首先我们来这个细到把头发丝都抠出来的算法，效果太赞了
你以为这些人像发丝的勾勒是PS做的吗？ NO！这是AI算法的效果！ 这么好的效果，大家一定好奇是通过什么AI手段实现的。经过小编的一番调研，这项技术叫做Matting，是指通过计算前景的颜色和透明度，将前景从影像中撷取出来，并生成一张Alpha图的技术。 图片数据引用公开数据集[1] 还是不明matting笔记_一周小结
去年刚入坑的旧笔记，刚翻出来… 1. 利用神经网络做抠图的入坑之作《Deep Image Matting》 详情见之前的笔记 matting系列论文笔记（一）：Deep Image Matting 由于image matting的工作没有特别好的综述，有的综述也不是特别新，deep image matting这篇paper就作为进入这个方向的引导论文聊聊人像抠图背后的算法技术
本文分享自华为云社区《 人像抠图：算法概述及工程实现（一）》，原文作者：杜甫盖房子 。 本文将从算法概述、工程实现、优化改进三个方面阐述如何实现一个实时、优雅、精确的视频人像抠图项目。 什么是抠图 对于一张图I， 我们感兴趣的人像部分称为前景F，其余部分为背景B，则图像I可以视Salient Image Matting
Salient Image Matting 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.12337 发表出处：2021 CVPR 一.背景 在现实世界的抠图中，前景对象可以出现在与训练数据非常不同的设置中，而且图像内容往往会有很大的变化，因此捕获图像中的高级语义特征始终需要在大量数据上训练模型。目前，大论文阅读：Deep Image Matting
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.03872.pdf 内容简介 这个网络是用来做抠图的(Matting)，能够取得出色的效果，算是利用深度学习进行抠图的鼻祖提出了Adobe Image Matting(AIM，有时也称DIM)数据集，解决了之前抠图数据稀缺的问题，后续很多工作也以此数据集为基础 网络结构 简单CSharp: Image Background Matting
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; using System.Windows.Media.Imaging; //PresentationCore //WindowsBase using System.Windows.Media; using Newtonsoft.Jmatting系列论文笔记（三）：Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations
matting系列论文笔记（三）：Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations 论文链接: CVPR2020 Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations [1] 代码：暂无 文章目录 matting系列论文笔记（三）：Boosting Semantic Human Matting with Coarse Annotations前matting系列论文笔记（二）：Background Matting: The World is Your Green Screen
matting系列论文笔记（二）：Background Matting: The World is Your Green Screen 论文链接: 2017 Background Matting: The World is Your Green Screen 代码：http://github.com/senguptaumd/Background-Matting Project: https://grail.cs.washington.edu/projects/background-ma