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Matting survey 评分:

本文档主要是作者在商汤科技实习的时候,由于项目涉及到matting相关的算法实现,因此将自己阅读的一些文献整理成slides,方便matting算法爱好者快速浏览、学习。
2018-04-15 上传大小:2.74MB
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利用opencv实现的shared matting代码

opencv实现的,代码很简单。没有包含工程文件,只有.h和.cpp文件。

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A Closed Form Solution to Natural Image Matting(附源代码)

Anat Levin论文A Closed Form Solution to Natural Image Matting及源代码

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Fast Matting Using Large Kernel Matting Laplacian Matrices.pdf

香港中文大学微软研究院何博士写的一篇关于快速抠图的论文。

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Deep Image Matting

Deep Image MattingDeep Image MattingDeep Image MattingDeep Image MattingDeep Image MattingDeep Image MattingDeep Image MattingDeep Image MattingDeep Image Matting

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GrabCut源代码实现(包含BorderMatting)

GrabCut源代码实现以及BorderMatting的实现

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Share Matting Matlab代码+文章

抠图源代码,实现了Share Matting抠图方法,并且包含了该算法设计的文章。

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A Closed Form Solution to Natural Image Matting论文MATLAB代码

Anat Levin的论文A Closed Form Solution to Natural Image Matting的源代码,MATLAB版。该算法是抠图算法中的经典,效果特别好。

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用matlab写的matting的代码

用 matalab写的MATTING程序代码,可以运行。希望对大家有所帮助

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knn matting代码和论文

这是一份国外论文,knn matting 带有论文和源码,适合做图像处理方面的参考资料,也适合做一些借鉴。

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A Closed-Form Solution to Natural Image Matting源代码

A Closed-Form Solution to Natural Image Matting源代码

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Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting

Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting 抠图经典论文

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Semantic Human Matting

阿里巴巴的视觉研究团队希望使用技术手段帮助卖家一键完成非幕布的自然场景人物抠图,发表于ACMMM2018会议的论文《Semantic Human Matting》,揭示了阿里巴巴在这方面的数据库制作和算法设计

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Green-screen-matting

对应说明https://blog.csdn.net/cheapter/article/details/85622721 1、本文核心算法(alpha求解)基于论文Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting进行; 2、本文对上面论文的核心算法进行了分析; 3、对于绿色背景的视频进行自动抠图与重新合成; 4、绿屏视频中(只要是单一颜色背景)的前景目标在新背景上的位置以及大小用户自己设定; 5、对于光照有较好的鲁棒性

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image matting

Learning Based Digital Matting 2009 ICCV matlab code ,下载可用

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迁移学习综述a survey on transfer learning的整理下载

迁移学习的一些基础概念和研究领域分类整理

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Self-Driving Cars A Survey(自动驾驶综述)

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A survey on deep learning for big data

In the past few years, deep learning has played an important role in big data analytic solutions. In this paper, we review the emerging researches of deep learning models for big data feature learning.Furthermore, we point out the remaining challenges of big data deep learning and discuss the future

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Visual Place Recognition(地点识别综述)

2016年新出的地点识别综述

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