基于深度传播的图像抠像

在本文中，我们通过将深度学习引入学习alpha遮罩传播原理中，提出了一种基于深度传播的图像遮罩框架。 我们的深度学习架构是深度特征提取模块，相似性学习模块和遮罩传播模块的串联。 这三个模块都是可以区分的，可以通过端到端的培训过程共同进行优化。 我们的框架通过学习适合遮罩传播的深层图像表示，来实现传播的像素的语义级成对相似性。 它结合了深度学习和遮罩传播的功能，因此在准确性和训练复杂性方面都可以超越现有的先进遮罩技术，这是由我们基于两个基准遮罩数据库创建的243K图像的实验结果所证实的。