深度学习进行端到端的人像抠图（持续更新）

人像抠图借鉴了图像语义分割的思想，但与人像分割有一定的区别。

 

算法方案：香港中文大学的《Deep Automatic portrait Mattting》的复现；

训练框架：chainer,一款小众的深度学习框架，目前已更新为chainerCV；

训练和测试数据：论文里指出实验室标注了2000张图像，实际上给出的txt里的网页链接只有1885条；

论文主页说data文件夹可以找作者发email要，实际证明，作者应该没有email，因为据现有的反映，没人能收到回复，so do I。没关系，可以自己生成。

这里给出放在github的源码，https://github.com/takiyu/portrait_matting/issues/10。下载整个项目文件后把所需的环境配置好，训练是基于GPU的。第一步要生成训练所需的data，github下载的文件只有image_mask文件夹，其他数据需要自己根据源码生成。