论文标题：Multi-scale Information Assembly for Image Matting 论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.02391 作者单位：大连理工大学（杨鑫团队） 表现SOTA！性能优于HAttMatting等网络。

图像抠图（Image matting）是计算机图形学和视觉领域中的一个长期存在的问题，通常被认为是对输入图像中前景的准确估计。我们认为前景对象可以由不同级别的信息表示，包括中央主体，大粒度边界，精细的细节等。基于此观察，本文提出了一种多尺度信息集合框架（MSIA-matte）以从单个RGB图像中提取高质量的alpha mattes。从技术上讲，给定输入图像，我们提取高级语义作为我们的主题内容，并保留初始的CNN特征以对不同级别的前景表达进行编码，然后通过精心设计的信息组装策略将它们组合在一起。大量的实验可以证明所提出的MSIA-matte的有效性，并且与大多数现有的抠图网络相比，我们可以实现最先进的性能。

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