論文の概要: Wider and Higher: Intensive Integration and Global Foreground Perception
for Image Matting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06919v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 11:34:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 16:25:54.370283
- Title: Wider and Higher: Intensive Integration and Global Foreground Perception
for Image Matting
- Title(参考訳): より広範かつ高次な統合と画像マッチングのためのグローバルフォアグラウンド知覚
- Authors: Yu Qiao, Ziqi Wei, Yuhao Liu, Yuxin Wang, Dongsheng Zhou, Qiang Zhang,
Xin Yang
- Abstract要約: 本稿では,近年の深層学習によるマッティング研究をレビューし,我々の画像マッティングに対するより広範なモチベーションと高いモチベーションについて考察する。
画像マッチングは基本的にピクセル単位での回帰であり、理想的な状況は入力画像から最大不透明度を知覚することである。
Intensive Integration and Global Foreground Perception Network (I2GFP) を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 44.51635913732913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper reviews recent deep-learning-based matting research and conceives
our wider and higher motivation for image matting. Many approaches achieve
alpha mattes with complex encoders to extract robust semantics, then resort to
the U-net-like decoder to concatenate or fuse encoder features. However, image
matting is essentially a pixel-wise regression, and the ideal situation is to
perceive the maximum opacity correspondence from the input image. In this
paper, we argue that the high-resolution feature representation, perception and
communication are more crucial for matting accuracy. Therefore, we propose an
Intensive Integration and Global Foreground Perception network (I2GFP) to
integrate wider and higher feature streams. Wider means we combine intensive
features in each decoder stage, while higher suggests we retain high-resolution
intermediate features and perceive large-scale foreground appearance. Our
motivation sacrifices model depth for a significant performance promotion. We
perform extensive experiments to prove the proposed I2GFP model, and
state-of-the-art results can be achieved on different public datasets.
- Abstract(参考訳): 本稿では,近年の深層学習によるマッティング研究をレビューし,我々の画像マッティングに対するより広範なモチベーションについて考察する。
多くのアプローチは、複雑なエンコーダでアルファ行列を達成し、ロバストなセマンティクスを抽出し、U-netのようなデコーダを使ってエンコーダの特徴を結合または融合する。
しかし、画像マッチングは基本的にピクセル単位の回帰であり、理想的な状況は入力画像から最大不透明度対応を知覚することである。
本稿では,高分解能特徴表現,知覚,コミュニケーションがマッティング精度においてより重要であることを論じる。
そこで我々は,より広範かつ高機能なストリームを統合するために,集中型統合・グローバルフォアグラウンド知覚ネットワーク(I2GFP)を提案する。
より広義には、デコーダの各段階での集中的な特徴を組み合わせ、高次には、高解像度の中間特徴を保持し、大規模な前景の外観を認識することが示唆される。
私たちのモチベーションは、重要なパフォーマンス向上のためにモデルの深みを犠牲にします。
提案するi2gfpモデルを証明するために広範な実験を行い,様々な公開データセットで最新の結果を得ることができた。
関連論文リスト
- High Fidelity Image Synthesis With Deep VAEs In Latent Space [0.0]
階層的変動オートエンコーダ(VAE)を用いた高解像度マルチモーダルデータセットに高速でリアルな画像生成を提案する。
この2段階のセットアップでは、オートエンコーダがイメージをセマンティックな特徴に圧縮し、深いVAEでモデル化する。
我々は、BigGANに匹敵するImageNet-256データセット上で、FID9.34を達成する2段階アプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T23:45:19Z) - Learning Enriched Features for Fast Image Restoration and Enhancement [166.17296369600774]
本稿では,ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とする。
我々は、高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら、複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。
提案手法は,デフォーカス・デブロアリング,画像デノイング,超解像,画像強調など,さまざまな画像処理タスクに対して,最先端の処理結果を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-19T17:59:45Z) - Global-Local Path Networks for Monocular Depth Estimation with Vertical
CutDepth [24.897377434844266]
単分子深度推定のための新しい構造とトレーニング戦略を提案する。
階層型トランスフォーマーエンコーダをデプロイして,グローバルなコンテキストをキャプチャし,伝達し,軽量で強力なデコーダを設計する。
我々のネットワークは、挑戦的な深度データセットNYU Depth V2に対して最先端の性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-19T06:37:21Z) - Contrastive Attention Network with Dense Field Estimation for Face
Completion [11.631559190975034]
本稿では,エンコーダの一般化とロバスト性を改善するために,自己教師付きシームズ推論ネットワークを提案する。
顔画像の幾何学的変動に対処するため,ネットワークに高密度対応フィールドを組み込む。
このマルチスケールアーキテクチャは、デコーダがエンコーダから画像に学習した識別表現を利用するのに有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-20T02:54:38Z) - High-resolution Depth Maps Imaging via Attention-based Hierarchical
Multi-modal Fusion [84.24973877109181]
誘導DSRのための新しい注意に基づく階層型マルチモーダル融合ネットワークを提案する。
本手法は,再現精度,動作速度,メモリ効率の点で最先端手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-04T03:28:33Z) - Deep Burst Super-Resolution [165.90445859851448]
バースト超解像タスクのための新しいアーキテクチャを提案する。
我々のネットワークは複数のノイズRAW画像を入力として取り出し、出力として分解された超解像RGB画像を生成する。
実世界のデータのトレーニングと評価を可能にするため,BurstSRデータセットも導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T18:57:21Z) - HR-Depth: High Resolution Self-Supervised Monocular Depth Estimation [14.81943833870932]
本稿では,2つの効果的な戦略を持つ改良DepthNet,HR-Depthを提案する。
resnet-18をエンコーダとして使用すると、hr-depthは、高解像度と低解像度の両方で最小パラマエターを持つ、以前の最先端(sota)メソッドをすべて上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T09:15:15Z) - Interpretable Detail-Fidelity Attention Network for Single Image
Super-Resolution [89.1947690981471]
本研究では,スムースとディテールを段階的に分割・収束的に処理する,目的・解釈可能なディテール・ファイダリティ・アテンション・ネットワークを提案する。
特に,詳細推論において顕著な解釈可能な特徴表現のためのヘシアンフィルタを提案する。
実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示すことが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T08:31:23Z) - Deep Attentive Generative Adversarial Network for Photo-Realistic Image
De-Quantization [25.805568996596783]
減量子化は、高ビット深度画面に表示するための低ビット深度画像の視覚的品質を改善することができる。
本稿では,画像強度分解能の超解像を実現するためのDAGANアルゴリズムを提案する。
DenseResAttモジュールは、自己保持機構を備えた密集した残留ブロックで構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-07T06:45:01Z) - Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement [166.17296369600774]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像復元作業における従来のアプローチよりも劇的に改善されている。
ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とした,新しいアーキテクチャを提案する。
提案手法は,高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら,複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-15T11:04:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。