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本文介绍了一种新的前景抠图模型GFM,通过共享编码器和两个独立解码器,在高级语义分割和低级细节抠图之间进行学习,实现了自然图像的端到端抠图。同时,通过对合成图像和真实世界图像之间的差异进行分析,提出了一种RSSN组合路径,以提高模型的泛化能力。实验结果表明,GFM模型在真实世界图像上的泛化性能得到了有效提高。

通过提炼复合图像特征进行前景对象搜索

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-09T00:00:00Z
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