La definición o selección de una máscara en una imagen es un problema fundamental en la visión por ordenador y tiene muchas aplicaciones. Los algoritmos anteriores han demostrado un bajo rendimiento cuando una imagen tiene un primer plano similar al fondo o texturas complicadas. La razón principal es que sólo utilizan características de bajo nivel y carecen de contexto de alto nivel. En este artículo proponemos un método algorítmico basado en el aprendizaje profundo que puede abordar satisfactoriamente este problema. Nuestro modelo profundo tiene dos partes: la primera parte es una red codificadora-decodificadora convolucional profunda que toma como entradas la imagen y sus características tridimensionales y predice el «alfa matte» ¿ núcleo ? de la imagen (no se como traducirlo mejor). La segunda parte es una pequeña red convolucional que refina las predicciones del «nucleo» de la primera red para tener «valores alfa» más precisos y bordes más definidos. Además, también creamos un enorme conjunto de datos de máscara de imagen, incluyendo 49.300 imágenes formadoras y 1.000 imágenes de prueba. Evaluamos nuestro algoritmo en imágenes de test y también en una amplia variedad de imágenes reales. Los resultados experimentales demuestran claramente la superioridad de nuestro algoritmo sobre los métodos anteriores.
Más o menos así empieza el panfleto de 10 páginas donde los becarios de Adobe justifican sus muchos años en la Universidad y el sueldo que todavía no cobran investigando métodos convolucionales en redes neuronales para que Photoshop sepa definir máscaras en una imagen compleja de la forma más inteligente y también más simple posible.
Conociendo el ADN Adobe, a mi se me ponen los cuatro pelillos que me quedan como escarpias, pensando en que pasaría (o que pasará) cuando esos mismos becarios se dediquen, por orden personal del Sr.Adobe, a descubrir métodos para atraparnos aún más en su increíble «Insert Coin Continously Creative Cloud) y solo se me ocurre invocar a nuestra querida Madre del Amor Hermoso para que nos libre de todo mal, amén.
Solo para jóvenes inquietos por estas cosas y con preparación suficiente como para no morir en el intento. Alumnos Wert, abstenerse.
- Lo he visto en Imaging-Resource
- El citado white paper (ojo, los daños colaterales en la autoestima pueden ser irreversibles).