本文介绍了AI中的Matting技术，通过计算颜色和透明度将前景从图像中精确分离。与语义分割相比，Matting在边缘交互区域产生渐变，提供更自然的抠图效果。PaddleSeg团队复现并改进了MODNet算法，提供多样化的backbone模型，适用于边缘端和服务端。此外，他们还推出了手机端APP，方便用户体验Matting的人像抠图。Matting广泛应用于视频编辑和合成等领域。
你以为这些人像发丝的勾勒是PS做的吗？
NO！这是AI算法的效果！
这么好的效果，大家一定好奇是通过什么AI手段实现的。经过小编的一番调研，这项技术叫做Matting，是指通过计算前景的颜色和透明度，将前景从影像中撷取出来，并生成一张Alpha图的技术。
图片数据引用公开数据集[1]
还是不明白？我们通过和语义分割技术的对比理解会更有益于理解Matting的作用。语义分割是返回像素分类结果，分类结果是整型；而抠图返回的是属于前景或背景的概率p，在前景与背景交互区域会产生渐变的效果，使得抠图更加自然。
图片数据<原图>引用公开数据集[2]
近期PaddleSeg团队复现了经典Matting算法MODNet，并进行了一定改进，提供了更丰富的backbone模型选择，适用边缘端、服务端等多种任务场景。
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