論文の概要: Smart Scribbles for Image Mating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17062v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 13:30:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:31:39.152998
• Title: Smart Scribbles for Image Mating
• Title（参考訳）: 画像マッチングのためのスマートスクリブル
• Authors: Xin Yang, Yu Qiao, Shaozhe Chen, Shengfeng He, Baocai Yin, Qiang Zhang, Xiaopeng Wei, Rynson W.H.Lau
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが入力画像に数個のスクリブルを描画できるように,smart scribblesと呼ばれる対話型フレームワークを提案する。 異なるカテゴリを示すために、スクリブルを描画するための画像の最も情報性の高い領域を推測する。 その後、このクリブルを、よく設計された二相伝播によって画像の残りの部分に拡散させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.18035889903909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image matting is an ill-posed problem that usually requires additional user input, such as trimaps or scribbles. Drawing a fne trimap requires a large amount of user effort, while using scribbles can hardly obtain satisfactory alpha mattes for non-professional users. Some recent deep learning-based matting networks rely on large-scale composite datasets for training to improve performance, resulting in the occasional appearance of obvious artifacts when processing natural images. In this article, we explore the intrinsic relationship between user input and alpha mattes and strike a balance between user effort and the quality of alpha mattes. In particular, we propose an interactive framework, referred to as smart scribbles, to guide users to draw few scribbles on the input images to produce high-quality alpha mattes. It frst infers the most informative regions of an image for drawing scribbles to indicate different categories (foreground, background, or unknown) and then spreads these scribbles (i.e., the category labels) to the rest of the image via our well-designed two-phase propagation. Both neighboring low-level afnities and high-level semantic features are considered during the propagation process. Our method can be optimized without large-scale matting datasets and exhibits more universality in real situations. Extensive experiments demonstrate that smart scribbles can produce more accurate alpha mattes with reduced additional input, compared to the state-of-the-art matting methods.
• Abstract（参考訳）: イメージマッティングは、通常、トリマップやスクリブルのような追加のユーザ入力を必要とする、不適切な問題である。 fne trimapの描画には大量のユーザ労力が要るが、scribblesを使えばプロでないユーザでも満足のいくアルファマットが手に入らない。 最近のディープラーニングベースのマットネットワークでは、パフォーマンス向上のために大規模な複合データセットを使用しており、自然画像を処理する際に明らかなアーティファクトが時々現れる。 本稿では,ユーザ入力とアルファマットの本質的な関係を考察し,ユーザの努力とアルファマットの品質のバランスを打つ。 特に,スマートスクリブルと呼ばれる対話型フレームワークを提案し,ユーザに対して,入力画像に少数のスクリブルを描画して高品質なアルファマットを生成するように誘導する。 画像の最も情報性の高い領域を推測し、異なるカテゴリ(地上、背景、未知)を示すためにスクリブルを描画し、そのスクリブル(すなわちカテゴリラベル)を、よく設計された2相伝播を通して画像の残りの部分に拡散する。 伝播過程において,近隣の低レベルアフィニティと高レベルセマンティックな特徴が考慮される。 本手法は大規模マッティングデータセットを必要とせずに最適化でき,実環境においてより普遍性を示す。 広範な実験により、スマートスクリブルは最先端のマットング法に比べて、追加入力を少なくしてより正確なアルファマットを生成できることが示されている。

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