向标签有效的人物抠图迈进：无需辅助轮廓线的弱监督简易基线
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究提出了一种新的实用人像抠图训练方法，通过精细的像素级人体区域识别和大量繁重的标注来实现。为了降低标注成本，现有的抠图方法通常依赖于图像合成来增加数据集。然而，合成训练图像的不自然性给自然图像带来了新的领域泛化挑战。为了解决这个挑战，我们引入了一种新的学习范式，弱半监督人像抠图（WSSHM），它利用少量昂贵的抠图标签和大量经济实惠的分割标签来节省标注成本和解决领域泛化问题。为了实现...
本研究提出了一种新的实用人像抠图训练方法，通过像素级人体区域识别和大量标注来实现。引入弱半监督人像抠图（WSSHM）学习范式，节省标注成本和解决领域泛化问题。通过抠图标签融合（MLB）训练方法，显著提高抠图模型的鲁棒性。实现代码可在https://github.com/clovaai/WSSHM获取。
