Eingehende Analyse der CGM-Technologie
Der innovative Charakter der Confidence Guided Matting Pipeline spiegelt sich in der zweistufigen Behandlung wider:
- Stadium der VertrauensbildungDas Basis-Netzwerk gibt eine pixelgenaueAussichtswahrscheinlichkeit(0-1) undKonfidenzniveau(0-100%)
- Stufe der adaptiven VerfeinerungFür Pixelregionen mit einer Konfidenz <90% (in der Regel an Haar-/Glaskanten) wird eine speziell entwickelte U-Netz-Struktur für die Korrektur auf Sub-Pixel-Ebene aktiviert, die Folgendes enthält:
- Erweiterte Faltungsschicht (Erfassung von Merkmalen mit mehreren Skalen)
- Modul für den Aufmerksamkeitsmechanismus (Enhanced Edge Response)
- Restliche Verknüpfung (behält die ursprüngliche Farbinformation bei)
Das technische Weißbuch zeigt, dass CGM dieJaccard-IndexEs verbessert sich um 9,21 TP3T auf dem DIS5k-Testsatz, insbesondere in den Szenen Tierhaar (14,71 TP3T Verbesserung) und transparentes Objekt (18,31 TP3T Verbesserung).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelBEN2: Deep-Learning-Modell zur schnellen Hintergrundentfernung aus Bildern und VideosDie
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Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie genau verbessert die CGM-Technologie-Pipeline von BEN2 die Genauigkeit der Randsegmentierung?
