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SOTA级发丝抠图算法PP-Matting重磅开源,支持多种场景精细化分割!

作者:技术大发2022.04.26 18:15浏览量:1170

简介:SOTA级发丝抠图算法PP-Matting重磅开源,支持多种场景精细化分割!

你还在用 P.S. 等商业软件,划着鼠标,一点点勾勒图像边缘完成抠图嘛?

有些大神可能会说:我可以用蒙板、通道等等高端操作实现超快抠图!

但如果能有一个软件可以实现智能全自动抠图,完美保留发丝、树叶等精细边缘,还完全免费,甚至代码都是全部开源的,它不香嘛!!!

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⬆️ 图1 Matting 效果展示

这绝对不是画饼,近期一项被称为 Matting 的算法可算是火爆了 AI 界,它相比于单纯的图像分割技术,可以根据透明度更进一步的对图像的像素进行分类,如下图,不仅图像中的主体目标被精准抠出,连超精细的毛绒边缘和透明玻璃杯都可以完美抠出!传统的图像分割抠图策略是完全不可达到的!懂行的人看到这里是不是已经激动地汗毛直立了!

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⬆️ 图2 Matting 原理说明

火速给大家贴上项目链接地址。墙裂推荐小伙伴们 star 收藏:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.5/Matting

这个项目是 PaddleSeg 团队推出的高性能 PP-Matting 算法系列,它根据用户对图像分辨率的需求,提供最相匹配的模型,精度上在 Trimap Free 方向达到 SOTA 级别。还充分考虑实际部署环境,针对边缘端、服务端等对模型体积等指标进行相应优化。

不仅如此,PaddleSeg 团队还特别针对人像进行特殊优化处理,提供了不同场景下的预训练模型及部署模型,即可直接部署使用,也可根据具体任务进行微调,简直贴心到家!

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⬆️ 图3 PP-Matting 算法精度说明

而 PP-Matting 也已经被开发者们广泛应用了,有爱的开发者小伙伴还实现了”猫像抠图”,给自己可爱的小猫咪 DIY 了各种酷炫写真!!

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⬆️ 图4 “猫像抠图”示例

有的开发者也开发了一键上传图片进行抠图的 Web Demo,也欢迎大家在 PaddleSeg 的 github 页面访问使用。

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.5/Matting

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⬆️ 图5 Web 端 Matting 示例

当然,看到这么好的技术,硬核的小伙伴会关注技术上的实现,一般来说基于深度学习的 Matting 分为两大类,具体细节欢迎大家报名直播课进行深入了解。

1、一种是基于辅助信息输入。即除了原图和标注图像外,还需要输入其他的信息辅助预测,如 Trimap、背景、交互点等作为辅助信息;
2、一种是不依赖任何辅助信息,直接实现 Alpha 预测。

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⬆️ 图6 Matting 原理说明

直播课预告

为了让开发者们更深入的了解 Matting 的原理,飞桨团队精细准备了直播课。

4月27日20:30百度资深高工将为我们从原理到实战,全方位的解析高精度的 PP-Matting 算法的前世今生,同时还会手把手教大家进行全流程实践,还在等什么!抓紧扫码上车吧!

扫码报名直播课,加入技术交流群

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图像集引用说明:

图1、图2源于公开数据集:

Distinctions-646

图4源于免费版权图片库:

https://www.pexels.com/zh-cn/

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