【摘 要】
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针对背景更换过程复杂性较高导致传统方法效率低下并且精确度难以提高的问题,提出一种基于空洞卷积的快速图像背景更换方法——FABRNet。首先,采用VGG（Visual Geometry Group
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762089,61363021,61640306)~~
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针对背景更换过程复杂性较高导致传统方法效率低下并且精确度难以提高的问题,提出一种基于空洞卷积的快速图像背景更换方法——FABRNet。首先,采用VGG（Visual Geometry Group network）模型中前三部分网络结构对输入图片进行卷积和池化操作;其次,多组空洞卷积并联组合使得网络拥有足够大和足够细的感受野,并且加上残差网络结构来保证卷积过程中信息位置分布的准确性;最后,通过双线性插值算法将图片缩放到原图尺寸输出。在实验部分,与三种经典方法 KNN（K-Nearest Neighbor）m
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