基于多级表征线索注意模型的轻量化抠图方法

摘要：

面对主流计算平台对框架轻量化的需求,设计一种基于多任务结构的轻量化抠图框架.将总体任务拆分为两类子任务,其中一类任务用来在语义层面上为高级特征分类,区分前景背景与未知区域的特征;另一类任务用于计算前景与背景图层的线性组合权重.通过与特征分类任务共享高级特征网络的权值获得精准的前景特征,再与低级别卷积特征相融合.所提出的模型能够生成精准的抠图掩膜,同时优化卷积神经网络来实现模型轻量化.在Composition 1K数据集上对比不同方法的实验结果:在分辨率为640×640的输入条件下,所提方法比DIM(deep image matting)和AdaMatting(adaptation and matting)方法分别减少19%和81%的空间消耗;对于同样的数据输入,所提方法需要的处理时间只有DIM消耗时间的五分之一.

关键词：数字抠图技术、轻量化、三分图、多任务框架、多级表征线索

所属期刊栏目：39

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;沈阳理工大学引进高层次人才科研支持计划项目;辽宁省教育厅青年科技人才育苗项目

在线出版日期：2024-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：87-94