Modnet 人像抠图

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Modnet 人像抠图

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Modnet 人像抠图

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人像抠图(Portrait matting)旨在预测一个精确的 alpha 抠图，可以用于提取给定图像或视频中的人物。

MODNet 是一个轻量级的实时无 trimap 人像抠图模型， 与以往的方法相比，MODNet在单个阶段应用显式约束解决抠图子目标，并增加了两种新技术提高效率和鲁棒性。

MODNet 具有更快的运行速度，更准确的结果以及更好的泛化能力。简单来说，MODNet 是一个非常强的人像抠图模型。下面两幅图展示了它的抠图效果。

论文方法

下图展示了 ModNet 的结构。

ModNet 基于三个基础模块构建：语义预测(semantic estimation)，细节预测(detail prediction)，语义-细节混合(semantic-detail fusion)。分别对应图中的左下(S)、上(D)、右下(F)三个模块。

语义预测主要作用于预测人像的整体轮廓，但是仅仅是一个粗略的前景 mask，用于低分辨率监督信号。细节预测用于区分前景与背景的过度区域，判断该区域内的点属于前景还是背景，可以预测边缘细节，用于高分辨率监测信号。两个相结合便可以实现整体的人像分离。

语义预测模块（S）中使用 channel-wise attention 的 SE