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文件名称：1809.01354_已翻译_20190922_184224.pdf
文件大小：1.15MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-13 15:50:27
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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。