一种基于深度学习的自然图像抠图方法及抠图装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的自然图像抠图方法及抠图装置。所述方法包括:设计四通道的图像输入;采用预先训练好的预训练模型提取图像输入的特征图;在第一阶段内:设定基于深度学习的网络模型一,针对特征图得到粗略透明度遮罩;在第二阶段内:将特征图随机取多个区域,并将这些区域中对应的粗略透明度遮罩作为第五通道添加到图像输入中;在当前的图像输入下,一方面采用基于深度学习的网络模型二,得到精细透明度遮罩,另一方面求解精细透明度遮罩的困难难度;对一个图像测试集中的所有待抠图的自然图像进行测试。本发明在技术上解决了未知区域较大图片难以抠图以及网络参数过多无法在内存较小的设备上抠图的问题,并在公开自然图像抠图数据集上取得了较好的结果。
基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的自然图像抠图方法及抠图装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114373109A
申请号 :
CN202210045761.3
公开(公告)日 :
2022-04-19
申请日 :
2022-01-16
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
汪粼波罗文威方贤勇
申请人 :
安徽大学
申请人地址 :
安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号
代理机构 :
合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
方荣肖
优先权 :
CN202210045761.3
主分类号 :
G06V10/774
IPC分类号 :
G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/774
申请日 : 20220116
申请日 : 20220116
2022-04-19 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载