本文综述了基于深度学习的图像抠图技术的最新进展，介绍了多种算法和框架，如AdaMatting和WSSHM，强调了在复杂前景和背景情况下的性能提升。研究提出了新的训练方法和数据集，以提高抠图模型的鲁棒性和准确性。

本文介绍了一种基于深度学习的高效图像抠图方法，称为归纳引导滤波，能够在移动设备上实现实时抠图。通过Gabor损失进行网络训练，实验表明该方法显著减少运行时间并保持准确性。此外，提出了多种抠图框架和模型，如Mask Guided Matting和Dual-Context Aggregation Matting，均在不同数据集上展现了优越的性能和鲁棒性。

本文介绍了OpenVINO.NET开源项目，展示了使用该项目进行图像抠图的方法，提供了代码示例和效果展示，分享了实用的程序开发。