論文の概要: Enhancing Image Matting in Real-World Scenes with Mask-Guided Iterative Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17093v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 12:16:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:53:56.530490
• Title: Enhancing Image Matting in Real-World Scenes with Mask-Guided Iterative Refinement
• Title（参考訳）: Mask-Guided Iterative Refinementを用いた実世界シーンにおける画像マッチングの強化
• Authors: Rui Liu,
• Abstract要約: Mask2Alphaは、画像マッチングにおけるセマンティック理解、インスタンス認識、詳細回復を強化するために設計された反復的な改善フレームワークである。 本フレームワークでは,自己教師型視覚変換機能をセマンティックプリエントとして活用し,複雑なシナリオにおけるコンテキスト理解を強化する。 Mask2Alphaは、常に最先端の結果を達成し、正確かつ効率的な画像マッチングにおけるその有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.006320049969407
• License:
• Abstract: Real-world image matting is essential for applications in content creation and augmented reality. However, it remains challenging due to the complex nature of scenes and the scarcity of high-quality datasets. To address these limitations, we introduce Mask2Alpha, an iterative refinement framework designed to enhance semantic comprehension, instance awareness, and fine-detail recovery in image matting. Our framework leverages self-supervised Vision Transformer features as semantic priors, strengthening contextual understanding in complex scenarios. To further improve instance differentiation, we implement a mask-guided feature selection module, enabling precise targeting of objects in multi-instance settings. Additionally, a sparse convolution-based optimization scheme allows Mask2Alpha to recover high-resolution details through progressive refinement,from low-resolution semantic passes to high-resolution sparse reconstructions. Benchmarking across various real-world datasets, Mask2Alpha consistently achieves state-of-the-art results, showcasing its effectiveness in accurate and efficient image matting.
• Abstract（参考訳）: 実世界の画像マッチングは、コンテンツ作成や拡張現実の応用に不可欠である。 しかし、シーンの複雑な性質と高品質なデータセットの不足のため、依然として挑戦的だ。 これらの制約に対処するため、画像マッチングにおける意味理解、インスタンス認識、細部回復の強化を目的とした反復的改善フレームワークであるMask2Alphaを紹介した。 本フレームワークでは,自己教師型視覚変換機能をセマンティックプリエントとして活用し,複雑なシナリオにおけるコンテキスト理解を強化する。 複数インスタンス設定におけるオブジェクトの正確なターゲティングを可能にするマスク誘導機能選択モジュールを実装した。 さらに、スパース畳み込みに基づく最適化手法により、Mask2Alphaは、低解像度のセマンティックパスから高解像度のスパース再構成に至るまで、プログレッシブリファインメントを通じて高解像度の詳細を復元することができる。 さまざまな実世界のデータセットをベンチマークして、Mask2Alphaは一貫して最先端の結果を達成し、正確で効率的な画像マッチングにおけるその有効性を示している。

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