图形（Graph）和图像（Image）都是多媒体系统中的可视元素，虽然它们很难区分，但确实不是一回事。
图形是矢量图（Vector Drawn），它是根据几何特性来绘制的。图形的元素是一些点、直线、弧线等。图形任意放大或者缩小后，清晰依旧。
图
图像是位图（Bitmap），它所包含的信息是用像素来度量的，像素是组成一幅图像的最小单元。对图像的描述与分辨率和色彩的颜色种数有关，分辨率与色彩位数越高，占用存储空间就越大，图像越清晰。

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Cascade Image Matting with Deformable Graph Refinement

为了更好的完成人类图像抠图的任务，作者提出带有Deformable Graph Refinement 的 Cascade Image Matting Network，在无需任何额外的输入的情况下，可以从单个人类图像中自动预测精确的alpha mattes。采用一个网络级联架构，从低到高的分辨率进行抠图，相当于从粗到细的优化。

基于图神经网络（GNN）的 DGR 模块，来克服卷积神经网络（CNN）的限制。DGR 模块可以有效地捕捉长距离的关系，并获得更多的全局和局部信息，以帮助产生更精细的 alpha mattes。通过动态预测邻居来减少 DGR 模块的计算复杂性，并将 DGR 模块应用于更高的分辨率特征。

实验结果表明，CasDGR 能够在合成数据集上达到最先进的性能，并在真实的人类图像上产生良好的结果。

作者 | Zijian Yu, Xuhui Li, Huijuan Huang, Wen Zheng, Li Chen
单位 | 清华&快手
论文 | https://t.cn/A6ckoWWn

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