การสังเคราะห์ข้อมูล Multi-Instance Human Matting ด้วย MaskRCNN และ BG20K

สารบัญลิงก์

บทคัดย่อและ 1. บทนำ

1. งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง

2. MaGGIe

   3.1. Efficient Masked Guided Instance Matting

   3.2. Feature-Matte Temporal Consistency

3. ชุดข้อมูล Instance Matting

   4.1. Image Instance Matting และ 4.2. Video Instance Matting

4. การทดลอง

   5.1. การฝึกล่วงหน้าบนข้อมูลภาพ

   5.2. การฝึกบนข้อมูลวิดีโอ

5. การอภิปรายและเอกสารอ้างอิง

\ เอกสารเสริม

1. รายละเอียดสถาปัตยกรรม

2. Image matting

   8.1. การสร้างและเตรียมชุดข้อมูล

   8.2. รายละเอียดการฝึก

   8.3. รายละเอียดเชิงปริมาณ

   8.4. ผลลัพธ์เชิงคุณภาพเพิ่มเติมบนภาพธรรมชาติ

3. Video matting

   9.1. การสร้างชุดข้อมูล

   9.2. รายละเอียดการฝึก

   9.3. รายละเอียดเชิงปริมาณ

   9.4. ผลลัพธ์เชิงคุณภาพเพิ่มเติม

8. Image matting

ส่วนนี้ขยายความเกี่ยวกับกระบวนการ image matting โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างชุดข้อมูลและการเปรียบเทียบอย่างครอบคลุมกับวิธีการที่มีอยู่ เราเจาะลึกถึงการสร้างชุดข้อมูล I-HIM50K และ M-HIM2K นำเสนอการวิเคราะห์เชิงปริมาณโดยละเอียด และนำเสนอผลลัพธ์เชิงคุณภาพเพิ่มเติมเพื่อเน้นย้ำประสิทธิผลของแนวทางของเรา

8.1. การสร้างและเตรียมชุดข้อมูล

ชุดข้อมูล I-HIM50K ถูกสังเคราะห์จากชุดข้อมูล HHM50K [50] ซึ่งเป็นที่รู้จักในการรวบรวม human image mattes อย่างกว้างขวาง เราใช้โมเดล MaskRCNN [14] Resnet-50 FPN 3x ที่ฝึกบนชุดข้อมูล COCO เพื่อกรองภาพที่มีคนเดียว ส่งผลให้ได้ชุดย่อย 35,053 ภาพ โดยปฏิบัติตามวิธีการของ InstMatt [49] ภาพเหล่านี้ถูกประกอบกับพื้นหลังที่หลากหลายจากชุดข้อมูล BG20K [29] สร้างสถานการณ์แบบหลายอินสแตนซ์ที่มี 2-5 ตัวละครต่อภาพ ตัวละครถูกปรับขนาดและจัดวางเพื่อรักษาขนาดที่สมจริงและหลีกเลี่ยงการทับซ้อนมากเกินไป ตามที่ระบุโดย instance IoUs ไม่เกิน 30% กระบวนการนี้ให้ผลลัพธ์ 49,737 ภาพ โดยเฉลี่ย 2.28 อินสแตนซ์ต่อภาพ ระหว่างการฝึก มาสก์นำทางถูกสร้างโดยการแปลง alpha mattes เป็นไบนารีและใช้การดำเนินการ dropout, dilation และ erosion แบบสุ่ม ภาพตัวอย่างจาก I-HIM50K แสดงในรูปที่ 10

\ ชุดข้อมูล M-HIM2K ถูกออกแบบมาเพื่อทดสอบความทนทานของโมเดลต่อคุณภาพมาสก์ที่แตกต่างกัน ประกอบด้วยสิบมาสก์ต่ออินสแตนซ์ ที่สร้างโดยใช้โมเดล MaskRCNN ต่างๆ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ใช้ในกระบวนการสร้างนี้แสดงในตารางที่ 8 มาสก์ถูกจับคู่กับอินสแตนซ์ตาม IoU สูงสุดกับ ground truth alpha mattes โดยมั่นใจถึงเกณฑ์ IoU ขั้นต่ำที่ 70% มาสก์ที่ไม่เป็นไปตามเกณฑ์นี้ถูกสร้างขึ้นเทียมจาก ground truth กระบวนการนี้ส่งผลให้ได้ชุดครอบคลุม 134,240 มาสก์ โดยมี 117,660 สำหรับภาพประกอบและ 16,600 สำหรับภาพธรรมชาติ ให้เกณฑ์มาตรฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการประเมิน masked guided instance matting ชุดข้อมูลเต็ม I-HIM50K และ M-HIM2K จะถูกเผยแพร่หลังจากการยอมรับงานนี้

\

\

\

:::info ผู้เขียน:

(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).

:::

:::info บทความนี้ มีอยู่บน arxiv ภายใต้สิทธิ์ใช้งาน CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International)

:::

\