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人人可用的在线抠图,AI自动化的那种!北大校友算法玩出新高度

时间:2021-01-21 06:29来源:未知 作者:admin 点击:
每一个人可用的网上抠图,AI自动式化的那类!北京市高校同学们提升优化算法玩升级高度现如今每一个人可试可玩的图像分割来了。网上API,只需输入相片网址,便可以自动式删除整

每个人能用的线上抠图,AI全自动化的那类!北京大学同学优化算法玩更新高宽比

如今每个人可试可玩的图象切分来啦。线上API,只需键入照片网站地址,就可以全自动删掉总体目标情况。
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创作者:杨净来源于:| 14:25

文中经AI互联网媒体量子科技位(微信公众号ID:QbitAI)受权转截,转截请联络出處。

如今每个人可试可玩的图象切分来啦。

线上API,只需键入照片网站地址,就可以全自动删掉总体目标情况。

就拿今日零晨刚斩获欧冠总冠军的拜仁来试一下手~

随后就变为了那样。

但是,也是有车翻的情况下,如同这头大象。

切分以后 诶,它的另外一只牙去哪里了?

及其,在同时有手和猫的情况下。

它展现的結果就 有点儿古怪。

此项新运用全名是ObjectCut,在Reddit上一经公布,12钟头就得到700+的关注度。

很多网民表明:It s amazing!

简易三步,每个人可试可玩

就之上面那头大象为例子,应用流程十分简易。

最先,随意挑选一幅图片,拷贝照片详细地址。

第二步,网站在将详细地址黏贴到特定部位,随后点一下Test Endpoint。

等候几秒钟以后,点一下周围转化成的网站地址,就大获全胜啦!

随后就变为了那样一头少了一颗牙的大象。

還是哪个北京大学同学的科学研究

不是是感觉此项技术性很了解,简易两步便可以去清除照片情况?

跟以前的AR运用AR Cut Paste 将实际物件隔空「拷贝黏贴」进电脑上有如出一辙之妙。

这二项运用身后的关键技术性,全是一个称为BASNet的明显总体目标检验方式。

这篇科学研究入选了CVPR 2019,其毕业论文一作是位中国人小哥哥 秦雪彬,早已于2020年二月在在澳大利亚阿尔伯塔高校取得了博士研究生学士学位,研究生入读于北京市高校。

BASNet的关键架构以下图所显示,关键由两个控制模块构成:

第一个控制模块是预测分析控制模块,它是一个相近于U-Net的聚集监管的Encoder-Decoder互联网,关键作用是以键入图象初中习预测分析saliency map。

第二个控制模块是多限度残差优化控制模块(RRM),关键作用是根据学习培训残差来优化预测分析控制模块获得的Saliency map,与groun-truth中间的残差,进而优化出预测分析控制模块的Saliency map。

而除开BASNet,也有网民强烈推荐了U2-Net,仍然来源于同一个创作者,其实际效果更强。

其科学研究是《U2 -Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》

试验結果像那样:

同一项技术性,不一样的游戏玩法,你感觉这一方式还能够干什么趣味的运用?

此外,要想去试一下这一线上图象切分运用,可戳正下方连接哦~

网站地址:
rapidapi/objectcut.api/api/background-removal

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