[发明专利]一种基于深度学习的自然图像抠图方法有效
| 申请号： | 201911274458.5 | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN111161277B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 赖剑煌;邓卓爽 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/194;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的自然图像抠图方法，其包括以下步骤：获取抠图数据集，并进行数据增强；搭建具有编码器‑解码器结构的自然图像抠图模型，为保留细节信息，设计编码器使其下采样倍数为4，为弥补下采样倍数下降带来的感受野变小，引入空洞卷积扩大感受野，保存最大池化操作中最大像素位置，以便为上采样阶段提供位置信息；为解决多尺度问题，在编码器顶部连接一个空洞空间金字塔模块；在解码器中设计全局语境模块，用于融合所述编码器与解码器对应的高层特征；最后训练并测试。本发明在提取特征过程中保留更多细节信息，同时关联多尺度特征，使模型能捕抓到全局信息，有利于模型处理细节以及大面积透明物体，提升抠图质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自然 图像 方法 | ||
【主权项】：
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