PP Matting的主要贡献: 这是一种高精度的Matting网络,它在没有任何辅助信息的情况下将单个图像作为输入。整个网络可以以端到端的方式轻松地进行训练。 提出了并行高效提取细节和语义特征的双分支架构。通过引导流机制,两个分支的适当交互有助于网络实现语义感知细节预测。 在Composition-1k和Distinctions-646数据集上评估...
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...
PP Matting采用无三分图架构，融合高分辨率细节分支（HRDB）和语义上下文分支（SCB），确保细节精确预测和全局语义理解。HRDB在保持特征分辨率下提取细粒度前景，SCB通过语义分割增强上下文信息，减少局部歧义。PP Matting架构由共享编码器支持的两个分支组成：SCB和HRDB，SCB利用金字塔池模块（PPM）加强语义上下文...
图6 Matting原理说明 而PP-Matting设计的初衷,就是为了能够方便用户快速实现抠图,因此用户在使用时不依赖辅助信息的输入,便可直接获得预测的结果。为了实现更高的效果,PP-Matting设计了Semantic context branch (SCB)、high-resolution detail branch (HRDB)两个分支,分别进行语义和细节预测,通过引导流机制,进行语义引导...
ppmatting 抠图 PP-Matting 模型简介 在众多图像抠图算法中,为了追求精度,往往需要输入trimap作为辅助信息,但这极大限制了算法的使用性。PP-Matting作为一种trimap-free的抠图方法,有效克服了辅助信息带来的弊端,在Composition-1k和Distinctions-646数据集中取得了SOTA的效果。PP-Matting利用语义分支(SCB)提取图片高级语义信...
Matting是一种通过计算图像的颜色和透明度从从背景中提取前景对象的技术。 这项技术被广泛用于电影等行业,实现精细地背景替换、图像构图,制造各种惊艳的视觉效果。 相对于经典的语义分割任务来说,Matting更加注重抠图效果是否自然。语义分割主要提供对图像中每个像素点的理解,最终将具有相同语义的像素输出为特定标签,而不注...
PP-MattingV2是一种先进的图像和视频抠图算法,由百度公司基于PaddlePaddle深度学习框架开发。它旨在提供更精准和高效的图像分割功能,特别是在处理图像中的细微部分,如头发或者毛发等半透明边缘细节时,PP-MattingV2展现出卓越的性能。 ### 核心技术 PP-MattingV2采用了深度神经网络作为其核心技术,通过训练大量的图像数据,...
指令:python tools/predict.py --config configs/ppmattingv2/ppmattingv2-stdc1-human_512.yml --model_path checkpoint/ppmattingv2-stdc1-human_512.pdparams --image_path demo/human.jpg --save_dir ./output/results --fg_estimate True 输出结果:2024-07-10 15:03:57 [INFO] Set device: cpu 2024...
Image Matting(精细化分割/影像去背/抠图)是指借由计算前景的颜色和透明度,将前景从影像中撷取出来的技术,可用于替换背景、影像合成、视觉特效,在电影工业中被广泛地使用。 影像中的每个像素会有代表其前景透明度的值,称作阿法值(Alpha),一张影像中所有阿法值的集合称作阿法遮罩(Alpha Matte),将影像被遮罩所涵盖的...
运行PaddleSeg\Matting\deploy\python\infer.py测试PP-Matting V2速度,发现启用GPU反而不如CPU快,不知什么原因。GPU因环境原因测试了两种MX250和RTX 2080. 模型使用ppmattingv2-stdc1-human_512,未开启TensorRT. 同样使用CPU时开启MKLDNN也没有效果,请问有什么需要注意的地方吗? 0 收藏 回复 请登录后评论 关于...