目前抠图（Image Matting）的主流算法有哪些？ - 知乎什么是抠图对于一张图I， 我们感兴趣的人像部分称为前景F，其余部分为背景B，则图像I可以视为F与B的加权…https://www.zhihu.com/question/68146993/answer/1914887189MODNet阅读笔记 - 知乎论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.11961.pdf MODNet官方git地址：ZHKKKe/MODNet 首先介绍一些matting有关的预备知识点：影像去背（英语：Image Matting）是指借由计算前景的颜色和透明度，将前景从影像中撷取…https://zhuanlan.zhihu.com/p/344985719

抠图类任务目前是基础类任务，是我们不需要去训练的，目前开源的抠图类算法很多，包括通用抠图，头部抠图，物体抠图，人像抠图，视频抠图这些目前都是有相当丰富的开源接口可以使用，通常来说，最多需要finetune一次，基本拿来即用，在基础的ai项目上，其实有很多项目都不需要在训练了，比如说目前的行人识别，行人骨骼点识别，人脸识别等很多项目主要是在部署这块，包括后处理逻辑的开发和多平台的移植这块，算法侧的训练和优化早不是重点了。这也是我们作为算法工程师需要与时俱进的地方。modnet我试过，比pphumanv2效果要好，目前字节新出来一个rvm，号称要比modnet要好，但基本是目前抠图的sota。目前比较流行的抠图算法大致可以分为两类，一种是需要先验信息trimap-based的方法，三元图类似于光流图，是一种先验信息，每个像素值为[0,128,255]其中之一，分别代表前景，未知与背景。宽泛的先验信息包括trimap，mask，无人的背景图像，pose信息等，网络使用先验信息和图片信息共同预测alpha，另一种是trimap-free的方法，仅根据图片信息预测alpha，实际应用更加友好，modnet属于后者。其中trimap-based方法包括有deep image matting，background matting v1/v2，trimap-free方法包括semantic human matting，modnet等。以后类似于抠图，图像擦除，文字擦除的通用基础视觉ai推理模块，我会单独写一个git来实践，https://github.com/leeguandong/Qianbian。

modnet主要就看结构图：

上面这张图讲了modnet的三个部分，semantic esitimation模块，low-resolution branch，S模块；Detail prediction模块，high-resolution branch，D模块；Semantic-Detail Fusion模块，Fusion branch，F模块，一共是S/D/F三个模块，这三个模块重点关注其损失函数对应的gt。

1.Semantic esitimation

S模块是一个encoder，没有decoder，输出是下采样16倍的特征图，backbone的encoder一般使用mobilenetv2这样的轻量化结构，其中还使用了e-ASPP，是ASPP的改进版本，ASPP在deeplab系列中已经证明在语义分割任务上的有效性。S模块的监督信号是将gt的matte进行downsample + gauss blur得到的，可以去掉一些语义分割用不到的细节信息，l2损失，将S(l)送入通道为1的卷积层，输出经过sigmoid得到Sp，与G(αg)计算损失，损失函数如下：

S模块主要作用是预测人像的整体轮廓，用一个低分辨率的监督信号就可以了。

说实话类似的改进我觉得意义都不大，像这种模块的优化也很难去测评有效性。

2.Detail Prediction

D模块有三个输入，原始图像+S的中间特征+S的输出特征，D是encoder-decoder结构，其中S的输出作为decoder输入的一部分，这里多了一些特征融合的操作，l1损失，D的监督信号是：

其中md是对αg进行dilate-erode操作得到的，膨胀后的结果减去腐蚀后的结果常用来做边缘检测，此处做了一个权重，人像到背景的过渡区域，md=1，其余为0，可以看出md=1即使trimap中的unkown区域，其实这里相当于对结果做了个加权，让loss只关注边缘区域，用来学习边缘细节的。

3.Semantic-Detail Fusion

F模块的输入包括了上采样的S(l)和D(I,S(l))，监督信号：

其中Lc是compositional loss，Lc是用来度量αp+原图抠出来的图像和αg+原图抠出来的图像之间的差异的，Lc相当于根据原图个位置像素取值对αp个位置的取值进行reweight。

网络最终的loss为：

作者还提了SOC一种自监督的策略以及为了解决视频抠图中闪烁提出来的OFD策略。

modnet主要就是S/D/F三个模块，S模块为了人像定位，D模块是为了预测边缘特征，F则是最终的α，三个信号同时进行监督。

代码：

torch_transforms = transforms.Compose()

modnet = MODNET()->
- pred_semantic, lr8x, [enc2x, enc4x] = self.lr_branch(img, inference)
- pred_detail, hr2x = self.hr_branch(img, enc2x, enc4x, lr8x, inference)
- pred_matte = self.f_branch(img, lr8x, hr2x)
- return pred_semantic, pred_detail, pred_matte

dataset = ImagesDataset(args.trainpath, torch_transforms)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=args.batch, shuffle=True, num_workers=args.nworkers, pin_memory=True

optimizer = torch.optim.SGD(modnet.parameters(),lr,...)
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=(0.125*enum),gamma=0.1)

for epoch in range(epoch_start+1,enum+1):
    model.train()
    for idx,(img_file,image,trimap,gt_matte) in enumerate(dataloader,start=1):
        semantic_loss,detail_loss,matte_loss = supervised_training_iter(modenet,optimizer,image,trimap,gt_matte)
        - modnet.train()
        - optimizer.zero_grad()
        - pred_semantic,pred_detail,pred_matte = modnet(image,False)
        - loss.backward()
        - optimizer.step()