Optimizing Video Matting: Curriculum Learning and Motion Blur Augmentation

저자: Hackernoon

출처: Hackernoon

2025/12/22 04:00

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Abstract and 1. Introduction

Related Works
MaGGIe

3.1. Efficient Masked Guided Instance Matting

3.2. Feature-Matte Temporal Consistency
Instance Matting Datasets

4.1. Image Instance Matting and 4.2. Video Instance Matting
Experiments

5.1. Pre-training on image data

5.2. Training on video data
Discussion and References

\ Supplementary Material

Architecture details
Image matting

8.1. Dataset generation and preparation

8.2. Training details

8.3. Quantitative details

8.4. More qualitative results on natural images
Video matting

9.1. Dataset generation

9.2. Training details

9.3. Quantitative details

9.4. More qualitative results

9.2. Training details

:::info Authors:

(1) Chuong Huynh, University of Maryland, College Park (chuonghm@cs.umd.edu);

(2) Seoung Wug Oh, Adobe Research (seoh,jolee@adobe.com);

(3) Abhinav Shrivastava, University of Maryland, College Park (abhinav@cs.umd.edu);

(4) Joon-Young Lee, Adobe Research (jolee@adobe.com).

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:::info This paper is available on arxiv under CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) license.

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