論文の概要: Deep Image Matting: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04672v1
- Date: Mon, 10 Apr 2023 15:48:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 14:21:28.925851
- Title: Deep Image Matting: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: Deep Image Matting: 総合的な調査
- Authors: Jizhizi Li, Jing Zhang, Dacheng Tao
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニング時代における画像マッチングの最近の進歩を概観する。
本稿では,補助的な入力ベースの画像マッチングと,自動的な画像マッチングという,2つの基本的なサブタスクに焦点を当てる。
画像マッチングの関連応用について論じ,今後の研究への課題と可能性を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.77905619102802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image matting refers to extracting precise alpha matte from natural images,
and it plays a critical role in various downstream applications, such as image
editing. Despite being an ill-posed problem, traditional methods have been
trying to solve it for decades. The emergence of deep learning has
revolutionized the field of image matting and given birth to multiple new
techniques, including automatic, interactive, and referring image matting. This
paper presents a comprehensive review of recent advancements in image matting
in the era of deep learning. We focus on two fundamental sub-tasks: auxiliary
input-based image matting, which involves user-defined input to predict the
alpha matte, and automatic image matting, which generates results without any
manual intervention. We systematically review the existing methods for these
two tasks according to their task settings and network structures and provide a
summary of their advantages and disadvantages. Furthermore, we introduce the
commonly used image matting datasets and evaluate the performance of
representative matting methods both quantitatively and qualitatively. Finally,
we discuss relevant applications of image matting and highlight existing
challenges and potential opportunities for future research. We also maintain a
public repository to track the rapid development of deep image matting at
https://github.com/JizhiziLi/matting-survey.
- Abstract（参考訳）: 画像マッチングとは、自然画像から正確なアルファマットを抽出することであり、画像編集などの下流アプリケーションにおいて重要な役割を果たしている。
不適切な問題にもかかわらず、伝統的な手法は何十年にもわたってそれを解こうとしてきた。
ディープラーニングの出現は、イメージマッティングの分野に革命をもたらし、自動、インタラクティブ、参照画像マッティングなど、複数の新しいテクニックを生み出した。
本稿では,ディープラーニング時代における画像マッチングの最近の進歩を包括的に概観する。
2つの基本的なサブタスク、つまり、アルファマットを予測するためにユーザが定義した入力を含む補助入力ベースのイメージマットリングと、手動の介入なしに結果を生成する自動イメージマットングです。
課題設定やネットワーク構造に応じて,これらの2つのタスクの既存手法を体系的に検討し,その利点と欠点を概説する。
さらに,一般的な画像マッティングデータセットを導入し,代表的なマッティング手法の性能を定量的・質的に評価する。
最後に,画像マッチングの応用について論じ,既存の課題と今後の研究の可能性を明らかにする。
また、https://github.com/jizhizili/matting-surveyでdeep image mattingの迅速な開発を追跡するためのパブリックリポジトリも維持しています。
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