【摘 要】
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针对常用人像抠图算法需要输入人工标注三分图及抠图精度不高的问题，提出一种嵌入卷积块注意力模块的人像自动抠图算法。该算法使用三分支网络进行学习：首先预分割分支网络将MobileNetV2与Unet相结合，减少网络参数，引入h-swish激活函数，保留更多有效特征，获取三分图；然后在Alpha抠图分支网络嵌入卷积块注意力模块（CBAM）,更好地获取图像多尺度信息，实现Alpha图的初步预测；最后通过细
【基金项目】
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辽宁省教育厅高等学校基本科研项目（LJKZ0275）； 沈阳市中青年科技创新人才支持计划项目（RC210247）；
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针对常用人像抠图算法需要输入人工标注三分图及抠图精度不高的问题，提出一种嵌入卷积块注意力模块的人像自动抠图算法。该算法使用三分支网络进行学习：首先预分割分支网络将MobileNetV2与Unet相结合，减少网络参数，引入h-swish激活函数，保留更多有效特征，获取三分图；然后在Alpha抠图分支网络嵌入卷积块注意力模块（CBAM）,更好地获取图像多尺度信息，实现Alpha图的初步预测；最后通过细节融合分支网络将以上两个分支的输出进行特征融合，得到Alpha图。实验对比本文算法与现有深度图像抠图（DIM）算法，结果表明，本文算法的绝对误差和（SAD）降低了7.5%、均方误差（MSE）降低了19.4%,实现了人像自动抠图，并获得了良好的抠图效果。
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