手残党福音：一键抠图、隔空移物，这篇CVPR华人论文帮你搞定
机器之心报道
编辑：蛋酱、杜伟、小舟
世界上从来不缺少抠图工具 ， 但始终缺少更完美的抠图工具（尤其是对于手残党来说） 。
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在传统年代 ， 人们能想到最精准的抠图方法 ， 大概是 Photoshop 之类的专业图像处理软件 ， 显然这种处理方式会很繁琐 。 随着人工智能技术的发展 ， 从业者开始尝试将最先进的机器学习技术融入到图像处理工作之中 。 这些开源算法最终变成了各种各样的在线抠图程序 ， 最重要的是——它们的操作方法非常简单且完全免费 。
比如「Remove.bg」 ， 你只需要上传图片 ， 网站就能识别其中的主体并去除背景 ， 最终返回一张透明背景的 PNG 格式图片 。 尽管在前景与背景之间边界处理上存在瑕疵 ， 但借助 AI 来抠图确实比自己动手要便捷 ， 不是吗？
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网站地址：https://www.remove.bg/
近日 ， 一款名为「ObjectCut」的图像处理新工具进入了大家的视野 。 你甚至不需事先将图片下载到本地 ， 只需要输入图片网址 ， 即可得到一张去除背景后的图片 。
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https://objectcut.com/
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使用教程演示 。
项目作者表示 ， 这一工具所使用方法基于 CVPR 2019 论文《BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection》 ， 并使用了一些相关的公开数据集来进行训练 ， 包括 ECSSD、SOD、DUTS 等 。
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论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Qin_BASNet_Boundary-Aware_Salient_Object_Detection_CVPR_2019_paper.pdf
巧合的是 ， 前段时间在社交网络上大火的「隔空移物」神器 AR Cut & Paste ， 也是基于 BASNet 来执行显著目标检测和背景移除的 ， 不管是盆栽、衣服还是书本 ， 可见即可拷 ， 一键操作就能将任何主体挪进 Photoshop 变为图像素材 。
所以 ， 大家都在用的 BASNet ， 为何如此神奇？
BASNet论文详解
深度卷积神经网络已经被用于显著目标检测（Salient object detection） ， 并获得了 SOTA 的性能 。 但先前研究的重点大多集中在区域准确率而非边界质量上 。
因此 ， 在本文中 ， 来自加拿大阿尔伯塔大学的研究者提出了一种预测优化架构 BASNet ， 以及一种用于边界感知显著目标检测（Boundary-Aware Salient object detection）的新型混合损失 。 论文的第一作者秦雪彬曾就读于山东农业大学和北京大学 ， 现在是阿尔伯塔大学的博士后研究员 。
具体而言 ， 该架构由密集监督的编码器 - 解码器网络和残差优化模块组成 。 它们分别负责显著性预测和显著图优化 。 混合损失通过集合二进制交叉熵（Binary Cross Entropy, BCE）、结构相似性（Structural SIMilarity, SSIM）和交并比（Intersectionover-Union, IoU）损失 ， 指导网络学习输入图像和真值（ground-truth）之间的转换 。
借助于混合损失 ， 预测优化架构能够有效地分割显著目标区域 ， 并准确地预测具有清晰边界的精细结构 。
在六个公开数据集上的实验结果表明 ， 无论是在区域评估还是在边界评估方面 ， 该研究提出的方法都优于当前 SOTA 方法 。
如下图 2 所示 ， 本研究提出的 BASNet 包含两个模块 ， 分别是预测模块（Predict Module）和残差优化模块（Residual Refinement Module, RRM） 。
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