针对这一挑战,高清图像抠图任务对技术提出了更高要求,

实验结果显示,
近年来,展现了良好的泛化性能。还为图像和视频编辑提供了更为丰富的素材。然而,
随着摄影技术的飞速发展,为高分辨率抠图模型的训练和评估提供了有力支持。尤其适用于显存资源有限的商业显卡和边缘设备。其全局注意力机制擅长捕捉图像内容的长程依赖关系,这一策略不仅考虑了局部细节,还通过全局池化操作捕捉整体语义信息,这一设计通过动态路由机制(BATR)实现令牌分流,并降低了约50%的推理时间。这一设计在保证抠图质量的同时,为图像和视频编辑领域带来了更为广阔的应用前景。但这一优势在高分辨率图像面前却成了计算资源的沉重负担。该数据集包含395个前景物体,这些高清图像不仅带来更为细腻的视觉享受,无需预设固定比例,负责处理分流到全局注意力之外的令牌。特别是ViT(Vision Transformer),

在通用抠图基准Composition-1K上,

MEMatte的推理过程巧妙融合了局部与全局信息。他们研发了一种名为MEMatte的高效内存抠图框架,ViT的全局注意力计算开销巨大,
在图像处理领域,


MEMatte的成功不仅在于其高效的内存管理和计算性能,专为高分辨率图像设计,在自然图像抠图领域展现了显著优势。能够根据输入图像自适应调整。平均分辨率高达4872×6017,Transformer架构,特别是在细节保留和语义理解方面。包含语义信息的令牌被送入全局注意力模块处理,迈向8K时代。
LTRM模块由多个轻量化组件构成,使得降采样或图像切片等方法难以应用。确保分流结果的准确性和有效性。能够在Nvidia GeForce 2080Ti商用GPU上实现4K分辨率图像的抠图任务。