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9月21日消息，近日，來自伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）、Adobe研究院和俄勒岡大學的研究者提出了一種名為HDMatt的新方法，這是首個處理高分辨率輸入圖像的深度學習摳圖方法。據悉，HDMatt方法使用新型模塊設計，以基于patch的剪裁-拼接方式為高分辨率輸入圖像進行摳圖，進而解決不同patch之間的語境依賴性和一致性問題。

基于patch的原版推斷方法單獨計算每個patch，而該研究提出了新的模塊——CrossPatch Contextual module (CPC)，該模塊由給定的trimap指導，對跨patch語境依賴性進行建模。大量實驗表明了該方法的有效性及其對于高分辨率輸入圖像的必要性。HDMatt方法在Adobe Image Matting和AlphaMatting基準上均實現了新的SOTA性能，并且在更真實的高分辨率圖像上獲得了優秀的效果。