形态感知全局注意力用于图像抠图

本研究解决了视觉变换器（ViTs）和卷积神经网络（CNNs）在图像抠图中不能有效保持细微结构细节的问题。提出了一种新颖的形态感知全局注意力机制（MAGA），通过匹配细微结构的局部形态来捕捉形态信息，显著提高了细节保留能力。实验结果表明，基于MAGA的ViT在多个基准测试中显著优于当前最先进的方法，平均在SAD和MSE上分别提高了4.3%和39.5%。