BEN2的CGM技术管道具体如何提升边缘分割精度？

2025-09-10

1.8 K

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。

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