|手残党福音:一键抠图、隔空移物,这篇CVPR华人论文帮你搞定
机器之心报道
编辑:蛋酱、杜伟、小舟
世界上从来不缺少抠图工具 , 但始终缺少更完美的抠图工具(尤其是对于手残党来说) 。
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在传统年代 , 人们能想到最精准的抠图方法 , 大概是 Photoshop 之类的专业图像处理软件 , 显然这种处理方式会很繁琐 。 随着人工智能技术的发展 , 从业者开始尝试将最先进的机器学习技术融入到图像处理工作之中 。 这些开源算法最终变成了各种各样的在线抠图程序 , 最重要的是——它们的操作方法非常简单且完全免费 。
比如「Remove.bg」 , 你只需要上传图片 , 网站就能识别其中的主体并去除背景 , 最终返回一张透明背景的 PNG 格式图片 。 尽管在前景与背景之间边界处理上存在瑕疵 , 但借助 AI 来抠图确实比自己动手要便捷 , 不是吗?
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网站地址:https://www.remove.bg/
近日 , 一款名为「ObjectCut」的图像处理新工具进入了大家的视野 。 你甚至不需事先将图片下载到本地 , 只需要输入图片网址 , 即可得到一张去除背景后的图片 。
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https://objectcut.com/
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使用教程演示 。
项目作者表示 , 这一工具所使用方法基于 CVPR 2019 论文《BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection》 , 并使用了一些相关的公开数据集来进行训练 , 包括 ECSSD、SOD、DUTS 等 。
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论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Qin_BASNet_Boundary-Aware_Salient_Object_Detection_CVPR_2019_paper.pdf
巧合的是 , 前段时间在社交网络上大火的「隔空移物」神器 AR Cut & Paste , 也是基于 BASNet 来执行显著目标检测和背景移除的 , 不管是盆栽、衣服还是书本 , 可见即可拷 , 一键操作就能将任何主体挪进 Photoshop 变为图像素材 。
所以 , 大家都在用的 BASNet , 为何如此神奇?
BASNet论文详解
深度卷积神经网络已经被用于显著目标检测(Salient object detection) , 并获得了 SOTA 的性能 。 但先前研究的重点大多集中在区域准确率而非边界质量上 。
因此 , 在本文中 , 来自加拿大阿尔伯塔大学的研究者提出了一种预测优化架构 BASNet , 以及一种用于边界感知显著目标检测(Boundary-Aware Salient object detection)的新型混合损失 。 论文的第一作者秦雪彬曾就读于山东农业大学和北京大学 , 现在是阿尔伯塔大学的博士后研究员 。
具体而言 , 该架构由密集监督的编码器 - 解码器网络和残差优化模块组成 。 它们分别负责显著性预测和显著图优化 。 混合损失通过集合二进制交叉熵(Binary Cross Entropy, BCE)、结构相似性(Structural SIMilarity, SSIM)和交并比(Intersectionover-Union, IoU)损失 , 指导网络学习输入图像和真值(ground-truth)之间的转换 。
借助于混合损失 , 预测优化架构能够有效地分割显著目标区域 , 并准确地预测具有清晰边界的精细结构 。
在六个公开数据集上的实验结果表明 , 无论是在区域评估还是在边界评估方面 , 该研究提出的方法都优于当前 SOTA 方法 。
如下图 2 所示 , 本研究提出的 BASNet 包含两个模块 , 分别是预测模块(Predict Module)和残差优化模块(Residual Refinement Module, RRM) 。
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