摘要

当前的二值图像分割（Dichotomous Image Segmentation, DIS）方法将图像抠图和目标分割视为本质上不同的任务。随着图像分割技术的进步变得越来越困难，结合图像抠图和灰度分割技术为架构创新提供了有前景的新方向。受这两种模型任务对齐可能性的启发，我们提出了一种新的DIS架构方法，称为置信度引导抠图（Confidence-Guided Matting, CGM）。我们创建了第一个CGM模型，即背景擦除网络（Background Erase Network, BEN）。BEN由两个组件组成：BEN基础模块用于初始分割，BEN精炼模块用于置信度细化。我们的方法在DIS5K验证数据集上取得了显著优于现有最先进方法的效果，证明了基于抠图的细化可以大幅提高分割质量。这项工作为计算机视觉中抠图和分割技术之间的交叉融合开辟了新的可能性。