单图输入自监督抠图模型训练方法、抠图方法及装置
基本信息
申请号 | CN202111470123.8 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN114119639A | 公开(公告)日 | 2022-03-01 |
申请公布号 | CN114119639A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
分类号 | G06T7/11(2017.01)I;G06T7/194(2017.01)I;G06V10/44(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 朱州 | 申请(专利权)人 | 北京影谱科技股份有限公司 |
代理机构 | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 | 代理人 | 丁彦峰 |
地址 | 100125北京市朝阳区朝阳公园南路3号楼6层601内702室 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本申请公开了一种单图输入自监督抠图模型训练方法、抠图方法及装置。该方法首先获取一张背景图片和n张通过标注的前景图片,对每张前景图片进行随机处理后放置在背景图片中的随机位置得到训练数据集;之后构建包括第一神经网络和第二神经网络的自监督抠图模型,并利用训练数据集训练抠图模型,具体包括了将生成图片输入到第一神经网络,并将第一神经网络的输出作为到第二神经网络的输入,最终得到输出结果。本申请解决了深度学习方法中标注图片获取困难的问题,用自监督的方法保持了数据的多样性和模型的鲁棒性;并且使用两阶段深度模型对前景和背景的分离进行一次提取和一次精修,使获取前景物品的任务有更高的自动化流程和更高的精确度。 |
