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本发明公开了一种基于深度神经网络的实时高分辨率人像抠图方法，包括获取训练数据集，并标注生成训练用groundtruth alpha matte；对训练数据集进行数据增强；分步阶段性训练网络模型；使用训练好的网络进行抠图。通过在网络构型中嵌入ConvLSTM模块，使用Max Pooling Indices，利用PRM进行高清细节优化，加入语义分割任务，打造出高精度实时人像抠图的核心技术，同时，创新了数据集和数据增强方法，采用阶段式训练，从简单到复杂，由粗糙到精细，强化了算法的训练效果，这三个方面的创新与应用相互作用，相互统一，全方位提升了算法的性能和实用性，为高精度实时人像抠图应用提供了强大的技术支持。