Recientemente, el Instituto de Imagenología Meitu (MT Lab) y la Universidad de Transporte de Beijing presentaron conjuntamente una técnica de recorte de imágenes de ultra alta resolución llamada MEMatte (Memory Efficient Matting), la cual fue aceptada con éxito en AAAI2025, una conferencia de primer nivel en el campo de la inteligencia artificial. El mayor atractivo de la tecnología MEMatte radica en que se trata de un marco de recorte de imágenes naturales que ahorra memoria, capaz de reducir eficazmente el coste computacional. Esta innovación permite el recorte preciso de imágenes de alta definición en entornos con memoria limitada, como tarjetas gráficas comerciales y dispositivos periféricos.
Con el continuo desarrollo de las tecnologías de procesamiento de imágenes, la técnica de recorte se ha aplicado ampliamente en diversos campos, como la producción de vídeo, la realidad virtual y la realidad aumentada. Sin embargo, los métodos tradicionales de recorte suelen requerir una gran cantidad de recursos computacionales, lo que dificulta su implementación en escenarios con recursos limitados. MEMatte fue desarrollada precisamente para abordar este problema, mejorando no solo la eficiencia del procesamiento, sino también manteniendo la calidad de las imágenes de alta resolución.
Además, el equipo de investigación también ha publicado un conjunto de datos de recorte de imágenes naturales de ultra alta resolución llamado UHR-395 (Ultra High Resolution dataset). El lanzamiento de este conjunto de datos proporcionará valiosos recursos para el entrenamiento y la evaluación de modelos de alta resolución, impulsando el desarrollo de tecnologías relacionadas. A través de la publicación de código abierto, el equipo de investigación espera atraer a más investigadores y desarrolladores a este campo, impulsando conjuntamente el progreso tecnológico.
Puntos clave:
1. 🖼️ El Instituto de Imagenología Meitu y la Universidad de Transporte de Beijing desarrollaron conjuntamente la tecnología MEMatte, la cual ha sido aceptada en la conferencia AAAI2025.
2. ⚙️ La tecnología MEMatte es eficiente en el uso de memoria y puede reducir eficazmente el coste computacional, siendo adecuada para dispositivos con recursos limitados.
3. 📊 Se publica el conjunto de datos de recorte de imágenes de ultra alta resolución UHR-395, para ayudar en el entrenamiento y la evaluación de modelos de alta resolución.