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一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法

摘要

本发明提供了一种语义分割信息指导的深度学习自动图像抠图方法,其特征在于,包括步骤:S1:采集待抠图图像数据集;S2:构建用于自动图像抠图的深度学习模型;S3:利用采集的数据集对深度学习模型进行训练,得到训练完成的深度学习模型;S4:对于待抠图的图像,直接将其输入训练完成的深度学习模型,即可快速得到前景目标图像。本发明提出的抠图算法可自动提取前景目标,免去了复杂的用户交互操作,完全全自动抠图过程,操作简单方便,抠图时间短,抠图精度高。

著录项

  • 公开/公告号CN109035253A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长沙全度影像科技有限公司;

    申请/专利号CN201810724358.7

  • 发明设计人 许会;刘娟;陈捷;李文军;

    申请日2018-07-04

  • 分类号G06T7/10(20170101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 410205 湖南省长沙市高新开发区尖山路39号中电软件园一期9栋厂房4层402房

  • 入库时间 2023-06-19 07:44:56

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/10 申请日:20180704

    实质审查的生效

  • 2018-12-18

    公开

    公开

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