Sampling Propagation Attention With Trimap Generation Network for Natural Image Matting
Notice bibliographique
Résumé
Natural image matting aims to precisely separate foreground objects from backgrounds using alpha mattes. Fully automatic natural image matting without external annotations is challenging. Well-performed matting methods usually require accurate labor-intensive handcrafted trimap as an extra input while the performance of automatic trimap generation method, e.g., erosion/dilation manipulation on foreground segmentation, fluctuates with segmentation quality. Therefore, we argue that how to produce a high-quality trimap using coarse segmentation is a major issue in automatic matting. In this paper, we present a two-stage trimap-free natural image matting pipeline that does not need trimap and background as input. Specifically, guided by a coarse segmentation, Trimap Generation Network (TGN) estimates a trimap where the coarse segmentation can be produced by segmentation/salient object detection/matting approaches, which enables more flexibility for matting to adapt into different scenarios. Then, with an estimated trimap as guidance, our Sampling Propagation Attention Matting Network (SPAMattNet) estimates an alpha matte. Different from previous propagation-based matting networks, inspired by traditional sampling/propagation matting approaches, we propose Sampling Propagation Attention (SPA) for matting network to incorporate sampling and propagation procedures in deep learning based manner for network explainability and performance improvement. It explicitly investigates local spatial and global semantic relationships to reconstruct alpha features. To better harvest sampling/propagation and local/global information, a Cross-Fusion Contextual Module (CFC) is introduced to aggregate features from different sources. Extensive experiments are conducted to show that our matting approach is competitive compared to other state-of-the-art methods in both trimap-free and trimap-needed aspects on several challenging matting benchmarks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».