Análise aprofundada da tecnologia CGM
A natureza inovadora do pipeline do Confidence Guided Matting se reflete no tratamento em dois estágios:
- estágio de projeção de confiançaA rede básica gera um valor por pixelprobabilidade de prospecção(0-1) epontuação de confiança(0-100%)
- Estágio de refinamento adaptativoPara regiões de pixel com confiança <90% (geralmente presentes em bordas de cabelo/vidro), uma estrutura U-Net especialmente projetada é ativada para correção em nível de subpixel, que contém:
- Camada convolucional expandida (captura de recursos em várias escalas)
- Módulo do mecanismo de atenção (resposta aprimorada da borda)
- Vinculação residual (mantém a informação de cor original)
O white paper técnico mostra que o CGM fazÍndice de JaccardEle melhora 9,21 TP3T no conjunto de testes DIS5k, especialmente nas cenas de pelos de animais (melhoria de 14,71 TP3T) e de objetos transparentes (melhoria de 18,31 TP3T).
Essa resposta foi extraída do artigoBEN2: Modelo de aprendizagem profunda para remoção rápida de fundo de imagens e vídeosO
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como especificamente o pipeline de tecnologia CGM do BEN2 melhora a precisão da segmentação de bordas?
