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MaGGIe: 掩码引导渐进式人体实例抠图
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新的框架MaGGIe，能够逐步预测每个人物实例的透明度抠图。该框架利用现代架构，输出所有实例的抠图，且在多实例情景下保持恒定的推理成本。通过使用更高质量的图像和视频抠图基准，增加模型在现实世界场景中的泛化能力。
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关键要点
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提出了一种新的框架MaGGIe，能够逐步预测每个人物实例的透明度抠图。
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框架在保持计算成本、精确度和一致性的同时，输出所有实例的抠图。
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利用现代架构，如Transformer注意力和稀疏卷积，避免内存和延迟问题。
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在多实例情景下保持恒定的推理成本，表现出稳健而灵活的性能。
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通过使用更高质量的图像和视频抠图基准，增强模型在现实世界场景中的泛化能力。
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