【AI-1000问】segmentation和matting有什么区别?

Matting与Segmentation实战对比:如何选择适合你项目的模型? 本文深入对比了Matting与Segmentation的技术差异和应用场景,帮助开发者根据项目需求选择合适的模型。Matting适用于需要处理透明或复杂边缘的任务,而Segmentation更适合简单的物体分离。文章还提供了主流模型的性能分析和实战优化技巧,助力提升项目效率和质量。 阅读详情

大家都知道图像分割(image segmentation)是怎么回事,就是将每个像素进行分类。常常将图像分割用于抠图替换背景,但是抠图真的只是图像分割就能搞定吗?为什么还有个技术叫做image matting呢?

解答1:什么是图像分割image segmentation?

图像分割就是把每一个像素都分类为一个类别,比如下图。这就是我们通常意义上所说的图像分割,不管是semantic segmentation还是instance segmentation,都是如此,每一个像素有确定的类别。

解答2:什么是image matting呢?

它与图像分割不同,也是我们通常所说的抠图。我们知道photoshop里面可以抠图,有个边缘羽化的功能,大家如果分割完直接替换背景,可能会带来很多不自然的边缘过度,一眼就能看出来是假图。

再者说,对于细到头发丝这样的像素,仅仅是二分类的图像分割是很难完美解决的,比如下图:

image matting要解决的问题如下:

F就是前景,B就是背景,a就是透明度,它们都是未知的,对于RGB图像的一个像素来说,就有7个未知数。而已知数就是I,只有3个,可想而知这是一个很病态的问题,具体的求解方式这里就不说了。

image segmentation是一个硬的分割问题,将每一个像素进行分类。image matting可以看作是一个软的分割问题,它估计透明度,前景和背景,是真正实用的换背景技术。

这就是两者的主要区别,image matting问题仅限于二类。对于一个前背景估计问题来说,如果你解决了image matting问题,那么image segmentation问题自然就解决了,反之则不然。

往期AI1000问

第一期:【AI-1000问】为什么深度学习图像分类的输入多是224*224

第二期:【AI-1000问】为什么LeNet5倒数第二个全连接层维度为84?

第三期:【AI-1000问】为什么OpenCV存储的图像格式是BGR呢?

第四期:【AI-1000问】机器学习和模式识别是什么关系?

第五期:【AI-1000问】人脸的4个方向,你还分的清楚吗?

第六期:【AI-1000问】你知道为什么GoogLeNet也被称为InceptionNet吗?

第七期:【AI-1000问】softmax loss和交叉熵有什么关系?

第八期:【AI-1000问】为什么信号有单位而且是dB?

第九期:【AI-1000问】训练为什么要分测试集和验证集?

第十期:【AI-1000问】为什么现在大家喜欢用3*3小卷积?

第十一期:【AI-1000问】为什么CNN中的卷积核一般都是奇数*奇数?

第十二期:【AI-1000问】segmentation和matting有什么区别?

感谢各位看官的耐心阅读,不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上,欢迎大家关注有三公众号 有三AI!

Matting和Segmentation区别及模型概述 一、两者区别 Segmentation:常被认为是硬分割(Hard Segmentation),就是将图片中的像素分成多个类别,如果是前背景分割,那么就是分成两个类别,一个类别代表前景,一个类别代表背景。而分割的二值性(即0和1)导致前景边界周围出现严格边界,留下可见的不好效果,解决了部分透明度和前景问题,对第二帧的合成更有利,分割属于分类任务。 Matting:也是一类前背景分割问题,但是matting不是硬分割,而是软分割(Soft Segmentation),像玻璃、头发这类前景,对应像素点的颜色 阅读详情

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