モデルを作成する about 2022-backgroundmatting HOT 2 CLOSED

要件

入力：

• sourceテンソル、torch.Tensor([B, C, H, W])、C = 3
• backgroundテンソル、torch.Tensor([B, C, H, W])、C = 3
• alphaテンソル、torch.Tensor([B, C, H/c, W/c])、C = 1
• foreground residualテンソル、torch.Tensor([B, C, H/c, W/c])、C = 3
• error mapテンソル、torch.Tensor([B, C, H/c, W/c])、C = 1
• hiddenテンソル、torch.Tensor([B, C, H/c, W/c])、C = 32

出力：

• alphaテンソル、torch.Tensor([B, C, H, W])、C = 1
• foreground residualテンソル、torch.Tensor([B, C, H, W])、C = 3
• （reference mapテンソル、torch.Tensor([B, 1, H, W])、C=1

from 2022-backgroundmatting.

手順：

1. alpha_c, F^R_c, H_c, I, B、のサイズを(H/2, W/2)に変換し、結合。
2. E_4を参考に、8×8のパッチをクロップ
3. それぞれのパッチを3×3のconvolutionに通す。paddingなし。
4. Batch Normalization と ReLUをする。
5. ２，３を２回やる。
6. 8×8に再度変換し、IとBからとってきたoriginal resolutionの8×8パッチを結合。
7. さらに2層の3×3 convolution、Batch Normalization、ReLUに通す。すると4×4のalpha matteとforeground residualsの結果が出てくる。
8. alpha_cとF^R_cをoriginal resolutionに戻して4×4のパッチをswapする。

from 2022-backgroundmatting.