Advertisement

头发分割 Hair Segmentation - Google MediaPipe hairsegmentationgpu.apk

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Google MediaPipe Hair Segmentation是一款利用先进机器学习技术精确识别和分离图像中头发区域的应用程序。通过hairsegmentationgpu.apk文件，用户可以在GPU加速下高效运行此功能，适用于各种头像处理场景。 Hair Segmentation 使用 Google MediaPipe 的 hairsegmentationgpu.apk 进行头发分割。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 头发分割 Hair Segmentation - Google MediaPipe hairsegmentationgpu.apk
    优质
    Google MediaPipe Hair Segmentation是一款利用先进机器学习技术精确识别和分离图像中头发区域的应用程序。通过hairsegmentationgpu.apk文件，用户可以在GPU加速下高效运行此功能，适用于各种头像处理场景。 Hair Segmentation 使用 Google MediaPipe 的 hairsegmentationgpu.apk 进行头发分割。
     
  • Google MediaPipe PoseTrackingGPU.apk
    优质
    Google MediaPipe PoseTracking GPU是一款基于MediaPipe技术的Android应用，用于在移动设备上进行实时人体姿态跟踪和分析。 Google MediaPipe Pose 是一种姿势跟踪技术，用于检测图像或视频中的人体关键点，并估计人的姿态。这项技术广泛应用于各种应用场景，如运动分析、虚拟现实以及人机交互等领域。MediaPipe Pose 通过使用深度学习模型来识别和追踪身体的各个部位，为开发者提供了强大的工具来实现复杂的人体姿势理解功能。
     
  • Google MediaPipe FaceEffect APK
    优质
    Google MediaPipe FaceEffect是一款基于MediaPipe技术的脸部增强应用，提供多样化的面部效果和滤镜，适用于视频通话、直播等场景。 Google MediaPipe Face Detection 是一个用于人脸检测的工具。faceeffect.apk 是与此相关的应用程序。
     
  • Pytorch-Segmentation-Multi-Models_NestedUNet_图像分割与血管分割
    优质
    本项目基于PyTorch开发，实现多种图像分割模型，重点展示了Nested UNet架构在处理复杂医学影像（如血管）任务中的优越性能。 Pytorch实现了基于多模型的眼底血管语义分割。所使用的模型包括：Deeplabv3、Deeplabv3+、PSPNet、UNet、UNet autoencoder、UNet nested、R2AttUNet、Attention UNet、Recurrent UNet、SEGNet、CENet、dsenseasp、RefineNet和RDFNet。
     
  • 点云分割数据集(Point Cloud Segmentation)
    优质
    点云分割数据集是指用于训练和评估机器学习模型在三维空间中对复杂场景中的物体或表面进行精确划分的数据集合。 来自Semantic3D项目的带标签的点云数据集包含数十亿个XYZ-RGB点，并将它们标记为7类。
     
  • Portrait-Segmentation: 派图App是一款基于谷歌Mediapipe框架的实时安卓人像分割应用，同时...
    优质
    派图App利用谷歌Mediapipe框架实现高效的人像实时分割，为安卓用户提供精准、流畅的图像处理体验。 派图简介：派图app采用Mediapipe框架，在安卓平台上通过神经网络方法实现实时图像分割。 原理与实现： Mediapipe利用手机GPU加速及核心计算器的模块化嵌入等功能，提供了强大的自定义功能以及跨平台实时视频流的机器学习解决方案。在Mediapipe中，每个“计算器”都是图的一个节点，并用C++编写。“计算器”定义了整个流程中的输入、输出流和时间戳等其他高级选项。它们可以接受或产生多个输入/输出。 对于人像分割功能，在原有发色分割的图基础上，在MaskOverlay部分加入图像输入以替换背景，接收TFliteTensorToSegmentation输出的视频流，并使用OpenCV操作来实现这一过程。在头发颜色替换的部分，采用了类似的方法进行处理。
     
  • Google MediaPipe Holistic Tracking GPU.apk 全面跟踪
    优质
    Google MediaPipe Holistic Tracking GPU.apk 是一个利用GPU加速处理的全面人体姿态、面部及手部追踪应用，适用于开发先进的AR和机器学习项目。 Google的MediaPipe Holistic Tracking GPU版可以通过holistictrackinggpu.apk安装使用，该应用提供全面的身体跟踪功能。
     
  • Segmentation-Pytorch：基于Pytorch的语义分割网络
    优质
    Segmentation-Pytorch 是一个使用 PyTorch 开发的开源库，旨在提供多种先进的语义分割模型和工具，支持快速实验与研究。 项目更新日志 2020.12.10：进行了项目的结构调整，并已删除之前的代码。 2021.04.09：“V1 commit”，重新上传了调整后的代码。 2021.04.22：正在进行torch分布式训练的持续更新。 效果展示（cityscapes）： 使用模型 DDRNet 15 在测试集上，官方Miou=78.4069% 平均结果与各类别具体结果如下： - Class results 1 - Class results 2 - Class results 3 原图和预测图对比示例： origingt（原始图像） predict（模型预测） 环境安装：请通过以下命令安装依赖包: ``` pip install -r requirements.txt ``` 实验环境配置如下： 操作系统: Ubuntu 16.04 显卡要求: Nvidia-Cards >= 1 Python版本: python==3.6.5 更多具体依赖的安装信息详见requirement.txt文件。
     
  • MobileNetV3在语义分割中的应用：Mobilenetv3-Segmentation
    优质
    本研究探讨了MobileNetV3在网络语义分割任务中的应用效果，提出了基于MobileNetV3架构的新型语义分割模型——Mobilenetv3-Segmentation，在保证高效计算的同时提升了分割精度。 mobilenetv3细分的非官方实现用于语义分割，需要PyTorch 1.1 和 Python 3.x。 用法： - 单GPU训练：使用命令 `python train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` - 多GPU训练（例如，使用四块 GPU 训练）： - 设置环境变量 `export NGPUS=4` - 使用命令 `python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240` 评估： - 单GPU训练：使用命令 `python eval.py --model`
     
  • 基于C++和OpenCV的虹膜分割(Iris Segmentation)
    优质
    本项目采用C++编程语言与OpenCV库，致力于实现高效准确的人眼虹膜区域自动定位及分割技术，为生物识别提供坚实的技术支持。 虹膜分割的实现代码使用了C++和OpenCV库编写，并且资源还包括测试图片以及方法介绍的PPT。关于该资源的具体内容可以参考我的博客文章中的详细介绍。