CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法全解密

2024-04-13 20:18

本文主要是介绍CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法全解密,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


来源:DataFunTalk本文约1400字,建议阅读5分钟 本文为大家介绍 CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法。

以Tesla为首的全球各大新势力造车企业最近简直火的不能再火,过山车似的股价也足以证明各界对自动驾驶行业炽烈的期待! 而Tesla经过多方面权衡最终采用纯视觉识别的方案,这种方案相比激光雷达方案有更低成本以及更强的统一性。而图像分割技术,作为视觉识别技术中举足轻重的模块,是智能车得以精准区分哪里是路,哪里是人的关键!

而今天我们要给大家介绍的这个项目,它不仅涵盖业界最主流的DeepLab、UNet等23个系列60多个语义分割算法及预训练模型, 还新发布了在全球计算机视觉顶会CVPR2021上AutoNUE挑战中获得冠军的语义分割算法,还有实时高精度人像分割算法PPSeg、即将开源的精细化的分割PaddleSeg-Matting、全景分割算法Panoptic-DeepLab!

不仅如此,它还提供基于交互式分割算法的智能标注工具 EISeg!

Web 视频会议  

Matting

全景分割

交互式分割

简而言之,这个项目可以全方位、立体式地满足开发者在图像分割方向各个维度的需求。不得不大说一声:

这么好的产品,还不赶紧Star收藏起来细细研究?!

上车地址:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

 

产业级人像分割模型PPSeg 

人像分割技术的应用可谓无所不在!比如抠图、视频会议换背景、人体姿态分析等等。但往往数据来源和算法部署环境非常多样,有手机的、固定摄像头的、移动车载摄像头的等等,不仅如此,不同的光照条件也为人像分割算法带来了极大的考验。基于这样的产业难点,PaddleSeg团队推出了在大规模人像数据上训练的人像分割PPSeg模型,并针对服务端、移动端、Web端(Paddle.js)多种使用场景进行了不同的优化,都获得超群的效果。

而近期“百度视频会议”也上线了虚拟背景功能,通过Padddle.js实现了在web端部署,支持用户在视频会议时进行背景切换。

 

小伙伴们可以直接去百度首页体验百度视频会议,直观感受PaddleSeg和Paddle.js的能力。

精细化的分割解决方案 PaddleSeg-Matting 

随着分割技术的发展,人们对分割的精细化的要求也越来越高。比如在一些影视行业,绿幕作为拍摄的换背景常用的工作,但目标不在绿幕前拍摄,是否还能达到很好的背景分割功能呢?

答案是:能!

最近PaddleSeg团队开源的精细化分割解决方案PaddleSeg-Matting就很好的解决了这个问题。将目标的发丝实现了精准的分割。

交互式分割智能标注工具 

业界对于人工智能有这么一句话:“深度学习有多智能、背后就有多少人工”。这句话直接说出了深度学习从业者心中的痛处,毕竟模型的好坏数据占据着很大的因素,但是数据的标注成本却让很多从业的小伙伴们感到头疼。

因此,PaddleSeg团队联合PaddleCV-SIG成员基于RITM算法,推出了业界首个高性能的交互式分割工具EISeg。它可以通过一系列的绿色点(正点)和红色点(负点)实现对目标对象边缘精准的分割,可以用于图像编辑、半自动标注,从而实现精细化标注,抠图,辅助图像后期处理(例如PS)等场景应用。

PaddleSeg还支持对RITM模型的训练、预测及交互的全流程。我们利用百度自建人像数据集对模型Finetune,得到预测速度快,精度高,交互点少的人像交互式分割模型。

全景分割 Panoptic-DeepLab 

全景分割是图像分割领域在近年来兴起的一个新领域,它融合了语义分割和实例分割的技术,可以识别出已知可数对象(例如车、动物等)的实例语义信息;而对于未知不可数对象(例如沙滩、天空等)识别出单纯的语义信息。

而PaddleSeg提供的全景分割算法--Panoptic DeepLab以简单的网络结构实现了精度、速度双超越,开创了全景分割算法新方向,也是当前Cityscape全景分割榜首采用的算法。

你还在等什么?!如此用心研发的高水准产品,还不赶紧Star收藏上车!

传送门:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

编辑:于腾凯

这篇关于CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法全解密的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/901117

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