一种基于改进GCNet的多实例人像抠图方法

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于改进GCNet的多实例人像抠图方法。该方法基于GCNet检测跟踪模型以及SegNet抠图模型实现。本发明针对GCNet检测模块和跟踪模块引入全局相关网络层来回归边界框的绝对坐标和大小，实现检测跟踪为每个实例生成矩形边界框，将实例ID信息传递给SegNet抠图模型进行抠图，最终可实现每个实例的抠图图像。同时，全局相关网络层有效减小了模型的大小，将全局信息编码到每个位置的特征中。当目标遮挡时，本发明不会将两个实例识别成一个实例，因而不会丢失目标信息。本发明在精度和稳定性能方面均有较大提升。

《一种基于改进GCNet的多实例人像抠图方法》是一发明专利，专利号为 2023110504117，当前法律状态为已下证，由山东科技大学提出申请，发明人为刘庆一;成锦;白培瑞，申请日期为2023-08-21，公开（公告）日期为2023-11-14，国际专利分类号（IPC）为 G06T7/12(2017.01)I;G06T7/246(2017.01)I;G06V10/766(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/46(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0455(2023.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（数字图像处理，人像抠图，移动互联网）。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于改进GCNet的多实例人像抠图方法。该方法基于GCNet检测跟踪模型以及SegNet抠图模型实现。本发明针对GCNet检测模块和跟踪模块引入全局相关网络层来回归边界框的绝对坐标和大小，实现检测跟踪为每个实例生成矩形边界框，将实例ID信息传递给SegNet抠图模型进行抠图，最终可实现每个实例的抠图图像。同时，全局相关网络层有效减小了模型的大小，将全局信息编码到每个位置的特征中。当目标遮挡时，本发明不会将两个实例识别成一个实例，因而不会丢失目标信息。本发明在精度和稳定性能方面均有较大提升。

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