Основні поняття
提案されたDCAMは、任意のガイダンスまたはガイダンスなしで堅牢な画像マッティングを可能にする。
Анотація
自然画像マットは、前景のアルファマットを推定することを目的としています。従来の方法では、特定のオブジェクトやガイダンスに対応した自動マット方法が設計されてきました。しかし、これらの方法は全体的および局所的なコンテキストを適切に集約しないため、精度や効果が制限されることがあります。DCAMは、セマンティックバックボーンネットワークを使用して低レベル特徴とコンテキスト特徴を抽出し、グローバルオブジェクトアグリゲーターとローカル外観アグリゲーターを組み込んだデュアルコンテキスト集約ネットワークを導入します。これにより、様々な種類のガイダンスやオブジェクトに対して堅牢性が向上し、高いパフォーマンスが実現されます。
Статистика
提案されたDCAMは状況に応じて最新のマット手法を上回っています。
Цитати
"Various approaches have been explored to address this problem, such as interactive matting methods that use guidance such as click or trimap, and automatic matting methods tailored to specific objects."
"By performing both global contour segmentation and local boundary refinement, DCAM exhibits robustness to diverse types of guidance and objects."
"Experimental results on five matting datasets demonstrate that the proposed DCAM outperforms state-of-the-art matting methods in both automatic matting and interactive matting tasks."