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上传时间: 2019-09-23
详细说明： 人类消光，即从自然图像中高质量提取人类，对于各种应用至关 重要。由于消光问题严重受约束不足，因此大多数先前的方法都 要求用户交互以将用户指定的Trimap或涂鸦作为约束。这种 “用户在环”的性质使它们难以应用于大规模数据或对时间敏感 的方案。在本文中，我们使用从数据中学到的隐式语义约束，而 不是使用显式的用户输入约束，并提出了一种自动人为消光算法 语义人为消光（SHM）。SHM是第一个学会将语义信息和高质量细 节同时与深度网络结合在一起的算法。在实践中，同时学习粗略 语义和精细细节是一项挑战。我们提出了一种新颖的融合策略， 可以自然地给出alpha遮罩的概率估计。我们还构建了一个非常 庞大的数据集，其中包含35,513个独特前景的高质量注释，以 促进学习和评估 人类抠像。在此数据集上进行的大量实验和大量 真实图像表明，SHM使用最新的交互式消光方法可获得可比的结 果。
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