简介
传统抠图算法主要是以色彩为特征分离前景与背景，并在小数据集上完成，而这就造成了传统算法的局限性目前用来求解抠图方程式（matting equation）的方法：
其中 Ii 是像素块 i 的 RGB 色彩，已知前景色彩 Fi，背景色彩 Bi，未知蒙版估计（matte estimation）αi。在这个方程式中，抠图问题形式化为两种颜色的线性组合，因此大多数现存的算法很大一部分都是将其近似求解色彩的问题。
另一个局限性就因为小数据集而产生。一般用于抠图的数据真值（ground truth）是很复杂的，而 alphamatting.com 数据集通过提供标记数据集对抠图研究做出了很重要的贡献。不过因为该数据集仅仅只由 27 张训练图像和 8 张测试图像组成，那么这样大小的数据集会带来自然偏差（nature biased），训练出来的算法也会很难进行泛化。
本篇论文提出了一种基于深度学习的新算法，该算法可以解决这两个问题。我们的深度模型分为两个阶段。第一阶段是深度卷积编码-解码网络（deep convolutional encoder-decoder network），该神经网络将图像和相对应的三分图（trimap）作为输入，并预测图像的α蒙版（alpha matte）。第二阶段是一个小型卷积神经网络，该神经网络对第一个网络预测的α蒙版进行精炼从而拥有更准确的α值和锐化边缘。同时文章提供了49300 张训练图像和 1000 张测试图像组成的抠图数据集，将单一背景下的目标进行提取，合成到复杂的新背景下。
抠图问题的核心是精确地将图像或视频中的前景估计出来，对图像编辑，影片剪辑等都有很深的意义。输入图像和 trimap 的示意如下图展示，右边两列为closed-form方法和文章结果的对比，其中第一排车为Alpha Matting 比赛中图片，下排来源为文章合成的测试数据集。
New matting dataset
alphamatting.com 的数据集需要ground truth人工完成，于是只有27张训练影像和8张测试图，为了更好地训练抠图网络，文章通过合成目标到新的背景中方法产生。首先找到背景简单单一的图像，用PS软件小心地获取精准目标蒙板和前景颜色，再随机选取MS COCO数据集或VOC数据集产生N个背景。
训练数据集有493个独特的前景目标，49300张影像（N=100），检测数据集有50个独特目标，1000张图片（N=20）。trimap在ground truth的蒙板上进行随机扩大产生。文章提出的数据集的主要优点有：目标种类多，并且如头发等细节丰富，背景比较复杂等。
下图为数据集产生示意图，a为原图，b为蒙板，c为单独的前景颜色信息，后面三图为添加背景后：简单来说就是找一些背景比较单一的图像，这些图像的真值比较容易得到。将人扣出来，然后再将其放到背景比较复杂的图中去，从而构建一个大型抠图数据集。
Our method
主要分为两阶段：第一阶段为深度卷积的encoder-decoder network，输入为图像+trimap，输出为预测蒙板产生的loss和联合的loss。第二阶段为小型卷积网络微调获得准确蒙板和尖锐边缘。
1.Matting encoder-decoder stage：
网络结构
如图左部分，编码-解码网络在图像分割、边界预测等多方面取得了成功（如本博客上一篇 论文笔记：Label Refinement Network for Coarse-to-Fine Semantic Segmentation 也是用的这种网络）。整个阶段是图像patch和trimap作为输入，encoder网络经过一系列卷积层和池化层，得到降采样的特征图，decoder网络紧随其后，反池化过程将特征图上采样，输出蒙板。
这里特别的是，encoder网络采用14个卷积层+5个max-pooling层，decoder网络为了加速进行了一定地缩小，只有6个卷积层和5个反池化层。
loss函数：
设计了两个loss函数，一个称为alpha-prediction loss，另一个是compositional loss。
alpha-prediction loss 定义ground truth的蒙板值（alpha value）和预测的蒙板值在每一个像素位置的绝对差异。又由于绝对差不可微分，采用相对近似值模拟，如下：
这里
是预测层对于像素位置i的预测值，
即为ground truth值。∈为10^(-6)。
compositional loss 是ground truth和预测的RGB之间的loss，c定义RGB通道，类似于前面的alpha-prediction loss，则compositional loss 计算公式为：
2.Matting refinement stage：
由于前面网络得到的结果有时候过于平滑，因此添加这个阶段。如前面网络整体结构图，输入是图像和前一阶段预测的4通道的alpha蒙板（每个通道取值范围0-255），网络是全卷积网络，包含4个卷积层，前3个卷积层都跟着一个ReLU层。为了使得尖锐的边缘即准确轮廓产生，该阶段不再进行降采样过程。这里，在4通道输入数据进入网络前，还采用了一个“ skip-model ”使得其值变成0-1。
Matting refinement stage 的效果对比如下图展示：
最终结果展示
在 Alpha Matting 比赛中前五名的比赛截图，文章的方法排名第一：
和其他方法的一些对比实验结果：
训练注意事项：
1.数据准备和预处理。
训练数据的alpha、RGB、background
2.整理数据（先resize，再融合）
把alpha和eps都resize到最长边为640，同时保留长宽比。因为crop的最大size为640*640，所以把background都resize到最短边为1280，同时保留长宽比。把alpha和eps都center padding到背景里。
3.开始训练
接下来就是超参数跟结构优化问题了。。。
good luck！！！