2021CVPR冠军图像分割算法全解密
Tesla為首的全球各大新勢力造車企業最近簡直火的不能再火,過山車似的股價也足以證明各界對自動駕駛行業熾烈的期待!而Tesla經過多方面權衡最終采用純視覺識別的方案,這種方案相比激光雷達方案有更低成本以及更強的統一性。而圖像分割技術,作為視覺識別技術中舉足輕重的模塊,是智能車得以精準區分哪里是路,哪里是人的關鍵!
而今天小編要給大家介紹的這個項目,它不僅涵蓋業界最主流的DeepLab、UNet等23個系列60多個語義分割算法及預訓練模型, 還新發布了在全球計算機視覺頂會CVPR2021上AutoNUE挑戰中獲得冠軍的語義分割算法,還有實時高精度人像分割算法PPSeg、即將開源的精細化的分割PaddleSeg-Matting、全景分割算法Panoptic-DeepLab!
不僅如此,它還提供基于交互式分割算法的智能標注工具 EISeg!
Web 視頻會議??
Matting
全景分割
交互式分割
簡而言之,這個項目可以全方位、立體式地滿足開發者在圖像分割方向各個維度的需求。不得不大說一聲:
這么好的產品,還不趕緊Star收藏起來細細研究?!
上車地址:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
光說不練假把式,下面就讓小編來給大家分析分析這個項目到底有什么過人之處!
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產業級人像分割方案PPSeg?
人像分割是圖像分割領域非常常見的應用,在實際應用過程中人像的數據集來源多種多樣,數據可能來源于手機、相機、監控等,圖片尺寸可能是橫屏、豎屏或者方屏。部署場景多種多樣,有的應用在服務器端,有的應用在移動端,還有的應用在網頁端。為此 PaddleSeg 團隊推出了在大規模人像數據上訓練的人像分割 PPSeg 模型,滿足在服務端、移動端、Web 端(Paddle.js)多種使用場景的需求。?
而近期“百度視頻會議”也上線了虛擬背景功能,通過Padddle.js實現了在web端部署,支持用戶在視頻會議時進行背景切換。
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小伙伴們也可前去百度首頁體驗百度視頻會議,直觀體驗一下 PaddleSeg 和 Paddle.js 為大家提供的人像分割功能。
?精細化的分割解決方案 PaddleSeg-Matting?
隨著分割技術的發展,人們對分割的精細化的要求也越來越高。比如在一些影視行業,綠幕作為拍攝的換背景常用的工作,但目標不在綠幕前拍攝,是否還能達到很好的背景分割功能呢?
答案是:能!
最近 PaddleSeg 團隊開源的精細化分割解決方案 PaddleSeg-Matting 就很好的解決了這個問題。將目標的發絲實現了精準的分割。
PaddleSeg 通過內建 trimap 生成機制實現 alpha 預測,無需任何輔助信息的輸入即可完成預測,極大減少了人工成本。通過共享 encoder 權重減少網絡的參數量,并在 decoder 階段利用 attention module 實現 trimap 信息流對 alpha 預測的指導。然后利用 error map 提取錯估區域的 patch,通過 refinement 子網絡進行 refine 得到最終的 alpha。
?交互式分割智能標注工具?
業界對于人工智能有這么一句話:“深度學習有多智能、背后就有多少人工”。這句話直接說出了深度學習從業者心中的痛處,畢竟模型的好壞數據占據著很大的因素,但是數據的標注成本卻讓很多從業的小伙伴們感到頭疼。
因此,PaddleSeg團隊聯合PaddleCV-SIG成員基于RITM算法,推出了業界首個高性能的交互式分割工具EISeg。它可以通過一系列的綠色點(正點)和紅色點(負點)實現對目標對象邊緣精準的分割,可以用于圖像編輯、半自動標注,從而實現精細化標注,摳圖,輔助圖像后期處理(例如PS)等場景應用。
PaddleSeg還支持對RITM模型的訓練、預測及交互的全流程。我們利用百度自建人像數據集對模型Finetune,得到預測速度快,精度高,交互點少的人像交互式分割模型。
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?全景分割 Panoptic-DeepLab?
全景分割是圖像分割領域在近年來興起的一個新領域,它融合了語義分割和實例分割的技術,可以識別出已知可數對象(例如車、動物等)的實例語義信息;而對于未知不可數對象(例如沙灘、天空等)識別出單純的語義信息。
而PaddleSeg提供的全景分割算法--Panoptic DeepLab以簡單的網絡結構實現了精度、速度雙超越,開創了全景分割算法新方向,也是當前Cityscape全景分割榜首采用的算法。
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你還在等什么?!如此用心研發的高水準產品,還不趕緊 Star 收藏上車!
傳送門:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的2021CVPR冠军图像分割算法全解密的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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