論文の概要: Hierarchical and Progressive Image Matting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06906v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 11:16:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 16:27:12.045945
• Title: Hierarchical and Progressive Image Matting
• Title（参考訳）: 階層的およびプログレッシブなイメージマットリング
• Authors: Yu Qiao, Yuhao Liu, Ziqi Wei, Yuxin Wang, Qiang Cai, Guofeng Zhang, Xin Yang
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドの階層的・プログレッシブ・アテンション・マッチング・ネットワーク(HAttMatting++)を提案する。 入力を追加することなく、単一のRGB画像から前景の不透明度を予測することができる。 59,600のトレーニング画像と1000のテスト画像からなる大規模かつ困難な画像マッチングデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.291998690687514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most matting researches resort to advanced semantics to achieve high-quality alpha mattes, and direct low-level features combination is usually explored to complement alpha details. However, we argue that appearance-agnostic integration can only provide biased foreground details and alpha mattes require different-level feature aggregation for better pixel-wise opacity perception. In this paper, we propose an end-to-end Hierarchical and Progressive Attention Matting Network (HAttMatting++), which can better predict the opacity of the foreground from single RGB images without additional input. Specifically, we utilize channel-wise attention to distill pyramidal features and employ spatial attention at different levels to filter appearance cues. This progressive attention mechanism can estimate alpha mattes from adaptive semantics and semantics-indicated boundaries. We also introduce a hybrid loss function fusing Structural SIMilarity (SSIM), Mean Square Error (MSE), Adversarial loss, and sentry supervision to guide the network to further improve the overall foreground structure. Besides, we construct a large-scale and challenging image matting dataset comprised of 59, 600 training images and 1000 test images (a total of 646 distinct foreground alpha mattes), which can further improve the robustness of our hierarchical and progressive aggregation model. Extensive experiments demonstrate that the proposed HAttMatting++ can capture sophisticated foreground structures and achieve state-of-the-art performance with single RGB images as input.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのマットング研究は高度なセマンティクスを用いて高品質なアルファマットを実現しており、直接低レベルの機能の組み合わせはアルファの詳細を補完するために研究されている。 しかし,外見非依存の統合は前景の詳細に偏りを与えるだけであり,α行列は画素の視認性を高めるために異なるレベルの特徴集約を必要とする。 本稿では,1枚のRGB画像からフォアグラウンドの透明度をより正確に予測できる階層的・プログレッシブ・アテンション・マッチング・ネットワーク(HAttMatting++)を提案する。 具体的には, 蒸留ピラミッドの特徴にチャネル的に注意を向け, 異なるレベルの空間的注意を活用し, 外観の手がかりをフィルタする。 このプログレッシブアテンションメカニズムは、適応的セマンティクスとセマンティクスに代表される境界からアルファマットを推定することができる。 また,構造的類似性(ssim),平均二乗誤差(mse),逆損失(adversarial loss),セントリー監督(sedry supervisor)を併用したハイブリッド損失関数を導入し,前景構造の改善を導く。 さらに,59,600のトレーニング画像と1000のテスト画像(合計646個の前景アルファマット)からなる大規模かつ困難な画像マッチングデータセットを構築し,階層的および進行的集約モデルの堅牢性をさらに向上させる。 大規模な実験により、提案したHAttMatting++は、洗練された前景構造をキャプチャし、単一のRGBイメージを入力として最先端のパフォーマンスを実現することができる。

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