CGM技术深度解析
Confidence Guided Matting管道的创新性体现在两阶段处理：
- 置信度预测阶段：基础网络输出每个像素的前景概率（0-1）和置信度评分（0-100%）
- 自适应精细化阶段：对置信度＜90%的像素区域（通常存在于发丝/玻璃边缘），启用特殊设计的U-Net结构进行亚像素级修正，该网络包含：
- 扩张卷积层（捕获多尺度特征）
- 注意力机制模块（强化边缘响应）
- 残差连接（保持原始色彩信息）
技术白皮书显示，CGM使Jaccard指数在DIS5k测试集上提升9.2%，尤其是在动物毛发（提升14.7%）和透明物体（提升18.3%）场景表现突出。
This answer comes from the articleBEN2: Deep learning model for fast background removal from images, videosThe
Related files download url
You need to log in to download this resource. Go to log in
© Download resources copyright belongs to the author; all resources on this site are from the network, for learning purposes only, please support the original version!
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " BEN2的CGM技术管道具体如何提升边缘分割精度？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil