手残党抠图有救了！-技术圈

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前言

抠图是个体力活。

抠图最难的，就是处理毛发。

想没想过，有一天，算法直接帮你自动抠图？细致到毛发的那种！

毛发的分割都不是问题！

新鲜热乎刚出炉的 Image Matting 算法，你值得拥有。

老规矩，今天，继续手把手教学。

算法原理、环境搭建、效果实现，一条龙服务，尽在下文！

Animal Matting

抠图问题的核心是精确地将图像或视频中的前景估计出来，对图像编辑，影片剪辑等都有很深的意义。

最新发表的论文 End-to-end Animal Image Matting ，只需要一张图，无需任何先验知识，即可实现端到端的抠图，效果非常惊艳。

论文提出了一个名为 GFM 的抠图模型，该模型可同时生成全局语义分割和局部 alpha mask。

同时，论文也开源了第一个自然动物图像抠像数据集 AM-2k，并设计了基于高分辨率背景数据集 BG-20k 的 RSSN 合成数据方法。

GFM 网络结构如下：

网络结构：是一个编码解码器的结构，编码器由两个平行的解码器共享。

被共享的编码器：以在 ImageNet 上预训练的 ResNet-34 或 DenseNet-121 作为编码器。

Glance Decoder（GD）：用于学习高层语义信息。在编码器的第四个模块之后，加入金字塔池化模块（PPM）输出全局上下文，用于GD中。

Focus Decoder (FD)：用于在低结构特征中提取细节。在编码器的第四个模块之后，加入桥联模块（BB）收敛不同域中的局部上下文。并结合U-net，将 FD 与编码器的对应模块进行跳跃连接，训练 FD。

最后，以不同的表征域，连接 GD 和 FD 的输出结果。

GFM-TT：以真实 alpha 掩摸膨胀和腐蚀的 3 类 trimap T 作为 GD 监督信号、以未知过渡域的 alpha 掩摸作为 FD 监督信号。

GFM-FT：以 2 类前景分割 mask 作为 GD 的监督信号、以未知过渡域的 alpha 掩膜作为 FD 监督信号。

GFM-BT：以 2 类背景分割 mask 作为 GD 的监督信号、以未知过渡域的 alpha 掩膜作为 FD 监督信号。

最后，通过协同合作抠图（CM），将上述三个不同的表征域的结果，进行合并，获得最终的 alpha 预测。

更详细的内容，可以直接看 paper：

https://arxiv.org/pdf/2010.16188.pdf

效果测试

Github 项目地址：

https://github.com/JizhiziLi/animal-matting

第一步：搭建测试环境。

根据 Requirements.txt 安装依赖库即可，很简单。

第二步：下载训练好的模型权重文件。

下载地址（需翻墙）：

https://drive.google.com/u/0/uc?export=download&confirm=mOG3&id=1Y8dgOprcPWdUgHUPSdue0lkFAUVvW10Q

第三步：在工程目录，运行程序。

python ./core/test_samples.py --cuda --arch="e2e_resnet34_2b_gfm_tt" --model_path="models/model_r34_2b_gfm_tt.pth" --pred_choice=3 --hybrid

samples 目录下的 original 目录保存原始图片；

samples 目录下的 result_alpha 目录保存分割 mask ；

samples 目录下的 result_color 目录保存提取结果。

我将程序和权重文件都进行了打包，嫌麻烦，可以下载直接使用。

下载地址（提取码：jack）：

https://pan.baidu.com/s/1en7EXJGpMGDNkebGKM5C3A

运行效果：

运行速度很快，运行效果展示：

最后

算法只针对动物，想对人进行抠图，需要自己制作数据集以及训练模型。

想看更多更有趣的算法，三连走一波，我是 Jack Cui，我们下期见！

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