【摘 要】
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针对当前不使用三分图作为先验知识的人像抠图算法在远景人像抠图任务中存在多余的干扰信息、人像边缘轮廓粗糙、人体携带物品易与背景混淆等问题,提出了人像抠图无监督语义
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针对当前不使用三分图作为先验知识的人像抠图算法在远景人像抠图任务中存在多余的干扰信息、人像边缘轮廓粗糙、人体携带物品易与背景混淆等问题,提出了人像抠图无监督语义精修算法。该算法由人像边框感知模块与无监督语义精修模块组成。人像边框感知模块首先使用了行人检测模型识别出所有人像,并结合边框感知算法来去除多余的干扰信息。无监督语义精修模块利用了无监督语义分割模型提取特征,然后使用语义精修算法进行人像轮廓的修复。实验表明,在自制的远景人像数据集中,使用主流的人像抠图算法作为基线,并加入人像抠图无监督语义精修算法后,
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