論文の概要: AlphaNet: An Attention Guided Deep Network for Automatic Image Matting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03613v1
- Date: Sat, 7 Mar 2020 17:25:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 19:39:45.312001
- Title: AlphaNet: An Attention Guided Deep Network for Automatic Image Matting
- Title（参考訳）: alphanet:自動画像マットリングのための注意誘導深層ネットワーク
- Authors: Rishab Sharma, Rahul Deora and Anirudha Vishvakarma
- Abstract要約: 本研究では,画像マッチングのためのエンドツーエンドソリューション,すなわち自然画像から前景オブジェクトを高精度に抽出する手法を提案する。
本稿では,セマンティックセグメンテーションと深層画像マッチングプロセスをひとつのネットワークに同化して意味行列を生成する手法を提案する。
また、高品質なアルファマットを用いたファッションeコマース型データセットを構築し、画像マッチングのトレーニングと評価を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose an end to end solution for image matting i.e
high-precision extraction of foreground objects from natural images. Image
matting and background detection can be achieved easily through chroma keying
in a studio setting when the background is either pure green or blue.
Nonetheless, image matting in natural scenes with complex and uneven depth
backgrounds remains a tedious task that requires human intervention. To achieve
complete automatic foreground extraction in natural scenes, we propose a method
that assimilates semantic segmentation and deep image matting processes into a
single network to generate detailed semantic mattes for image composition task.
The contribution of our proposed method is two-fold, firstly it can be
interpreted as a fully automated semantic image matting method and secondly as
a refinement of existing semantic segmentation models. We propose a novel model
architecture as a combination of segmentation and matting that unifies the
function of upsampling and downsampling operators with the notion of attention.
As shown in our work, attention guided downsampling and upsampling can extract
high-quality boundary details, unlike other normal downsampling and upsampling
techniques. For achieving the same, we utilized an attention guided
encoder-decoder framework which does unsupervised learning for generating an
attention map adaptively from the data to serve and direct the upsampling and
downsampling operators. We also construct a fashion e-commerce focused dataset
with high-quality alpha mattes to facilitate the training and evaluation for
image matting.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自然画像から前景オブジェクトを高精度に抽出する画像マッチングのためのエンドツーエンドソリューションを提案する。
背景が純粋な緑か青である場合、スタジオ設定のクロマキーで画像マッチングと背景検出を容易に行うことができる。
それでも、複雑な背景と不均一な背景を持つ自然のシーンでのイメージマットングは、人間の介入を必要とする退屈な作業である。
自然場面における完全自動フォアグラウンド抽出を実現するために,画像合成タスクのための詳細な意味マットを生成するために,セマンティックセグメンテーションとディープイメージマットングプロセスを単一のネットワークに同一化する手法を提案する。
提案手法のコントリビューションは2倍であり,第1に,完全に自動化されたセマンティックイメージマッチング法,第2に既存のセマンティックセマンティックセマンティクスモデルの洗練と解釈できる。
本稿では,分割と組合わせを組み合わせた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
我々の研究で示されているように、注意誘導型ダウンサンプリングとアップサンプリングは、他の通常のダウンサンプリングやアップサンプリング技術とは異なり、高品質な境界詳細を抽出することができる。
これを実現するために,データから適応的にアテンションマップを生成するために教師なし学習を行うアテンション誘導エンコーダ-デコーダフレームワークを利用し,アップサンプリングとダウンサンプリング演算子を指示する。
また,高品質なアルファマットを用いたファッションeコマース型データセットを構築し,画像マッチングのトレーニングと評価を容易にする。
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