9月21日消息，近日，来自伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）、Adobe研究院和俄勒冈大学的研究者提出了一种名为HDMatt的新方法，这是首个处理高分辨率输入图像的深度学习抠图方法。据悉，HDMatt方法使用新型模块设计，以基于patch的剪裁-拼接方式为高分辨率输入图像进行抠图，进而解决不同patch之间的语境依赖性和一致性问题。

基于patch的原版推断方法单独计算每个patch，而该研究提出了新的模块——CrossPatch Contextual module (CPC)，该模块由给定的trimap指导，对跨patch语境依赖性进行建模。大量实验表明了该方法的有效性及其对于高分辨率输入图像的必要性。HDMatt方法在Adobe Image Matting和AlphaMatting基准上均实现了新的SOTA性能，并且在更真实的高分辨率图像上获得了优秀的效果。