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实时人像分割功能,适用于移动设备 – 源码。

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简介:
纵向分割移动设备的实时自动深度抠图人像分割指的是从图像背景中提取人物的动作。 在此过程中,我们运用语义分割的技术,旨在预测图像中每个像素所属的类别(进行密集级的预测)。 这种技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,例如在移动设备上实现背景替换和背景虚化效果。 为了确保实验的聚焦性,我们限定了分类为二元类别(即人物或背景),并且仅利用纯净的肖像自拍照数据进行人像抠图操作。 我们对多种网络架构进行了实验,以期在移动设备上构建一个能够实时完成人像分割的模型。 具体而言,我们测试了移动Unet、DeeplabV3以及棱镜网、肖像网、超薄网等网络结构。 这些网络模型通过使用标准以及定制化的肖像数据集进行训练,并借助标准评估指标和基准测试工具对模型的性能进行了详细的比较分析。 最终,我们将训练好的模型部署到流行的嵌入式(移动)机器学习平台上进行验证和应用。

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客服
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  • 上的应——
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    本项目致力于介绍和实现高效的人像分割算法在智能手机等移动设备中的应用,并提供完整的开源代码供学习交流。 纵向分割移动设备的实时自动深度抠图人像分割是指从背景中分离出人物的过程。我们采用语义分割的方法来预测图像中每个像素的标签(密集预测)。这项技术在计算机视觉应用领域非常有用,比如用于手机上的背景替换和模糊处理功能。我们的研究仅限于二元分类问题(即人物或背景),并且使用纯净的人像自拍照进行抠图实验。 我们测试了几种架构以实现在移动设备上运行的实时人像分割模型:包括MobileUnet、DeeplabV3+以及肖像网和超薄网等。这些模型利用标准数据集(包括一些定制的数据集)进行了训练,并通过一系列的标准评估指标与基准工具来比较它们的表现。 最后,我们使用了流行的嵌入式机器学习平台来进行实验验证。
  • MobileUNET:的U-NET语义模型
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    MobileUNET是一种专为移动设备优化的轻量级U-NET架构,用于高效执行语义分割任务,确保在资源受限环境中实现高性能与低功耗。 在移动网的U-NET语义分割应用中,使用process_video文件处理每一帧大约需要40毫秒。
  • Vue与Element结合现签名
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    本项目演示如何在移动端利用Vue框架和Element UI库高效构建用户友好的签名板功能,提供流畅的手写体验。 在Vue.js和Element UI框架中实现移动端的签名功能可以按照以下步骤进行: 1. **引入签名组件**:需要一个包含`canvas`元素的自定义组件,允许用户通过触控或鼠标绘图。该组件包括“清空”和“保存”两个按钮,并需在Vue项目中注册。 ```javascript import Sign from .components/Sign.vue Vue.component(sign, Sign) ``` 2. **父组件设置**:创建一个`el-dialog`弹出框展示签名组件,当用户点击触发按钮时显示。定义`data()`中的属性如`centerDialogVisible: false`(控制对话框是否显示)和空字符串的`imgsrc`(用于存储Base64编码的图像)。 ```javascript data() { return { imgsrc: , centerDialogVisible: false, } } ``` 3. **自定义样式**:在全局CSS中调整`.el-dialog`, `.el-dialog__header` 和 `.el-dialog__body` 的高度和宽度,以适应签名组件的展示需求。 ```css .el-dialog { .el-dialog__header { height: 20px; } .el-dialog__body { height: 400px; overflow: auto; } } ``` 4. **组件交互**:在弹出框中引入``签名组件,并绑定`@draw_save=getSignImg`事件,以便当用户点击“保存”按钮时调用父组件的方法。 ```html ``` 5. **属性传递**:通过`props`将一些自定义的属性(如宽度、高度和线条颜色)从父组件传到子签名组件。 ```javascript props: { width: { type: String, default: 565 }, height: { type: String, default: 355 }, strokeStyle: { type: String, default: #000 } }, ``` 6. **事件处理**:在签名组件中,`clear()`方法用于清空画布;而`save()`则将当前的画布内容转换为Base64编码,并触发`draw_save`事件以传递该编码给父组件。 ```javascript methods: { clear() { // 清除画布逻辑 }, save() { // 将画布保存成Base64并触发draw_save事件 } } ``` 7. **处理方法**:定义一个在父组件中的`getSignImg()`方法,用于接收和处理签名的Base64编码,并关闭对话框。 ```javascript methods: { getSignImg(base64Img) { this.imgsrc = base64Img; // 将base64编码保存到imgsrc中 this.centerDialogVisible = false; // 关闭弹出窗口 } } ``` 通过以上步骤,可以在Vue和Element UI的移动端应用中实现签名功能。用户可以通过点击按钮在对话框内进行签名操作,并将生成的Base64编码图像用于后续使用或展示。
  • 上的图对象模型-MobileSAM
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    MobileSAM是一款专为移动设备设计的高效图像对象分割模型,它能在手机等便携设备上实现快速、准确的对象识别与分割。 MobileSAM(全称为移动分割注意力模块)是一种在图像处理领域特别是物体分割任务中的轻量级神经网络模块。物体分割是计算机视觉的重要课题之一,其目标是在精确识别并定位图像中每个像素的同时,将属于同一对象的像素归为一类,从而实现对图像内各个对象的精细理解。 MobileSAM的设计理念在于满足移动设备上高效且准确执行物体分割的需求,它结合了深度学习的强大特征学习能力和针对移动设备低功耗、高性能计算需求的特点。随着AI时代的发展,在移动设备上的实时图像处理需求不断增加,而MobileSAM正是为应对这一挑战应运而生的解决方案。 该模块的核心在于其注意力机制的应用:在模型中引入自注意力机制使得它能够自动聚焦于最具信息量的部分,并忽略背景中的不相关信息,从而提高识别精度。通过这种方式,在保持模型轻量化的同时提升了分割性能。 MobileSAM通常会与现有的轻量级网络结构(如MobileNetV2或MobileNetV3)结合使用,这些网络在物体检测和分类任务中表现出色。将MobileSAM模块插入到这些网络的瓶颈层可以进一步增强其特征学习能力,尤其是在处理复杂场景及小尺寸目标时。 实现该技术通常包括以下步骤: 1. **特征提取**:利用如MobileNet等轻量级模型对输入图像进行初步处理。 2. **注意力计算**:在生成的特征图上应用注意力机制以创建表示像素间关系的权重图。 3. **特征融合**:将原始与经过加权后的特征信息结合,强化关键特性并抑制无关因素的影响。 4. **分割预测**:通过上采样和分类操作产生最终的像素级别物体分割结果。 MobileSAM压缩包文件可能包含以下内容: - 模型代码(如使用TensorFlow或PyTorch框架实现) - 预训练模型权重,用于直接执行物体分割任务 - 供训练与验证使用的图像数据集(例如COCO、PASCAL VOC等) - 训练脚本和指南说明如何进行模型的训练及微调工作。 - 分割效果展示示例。 MobileSAM技术不仅推动了移动设备上物体分割应用的发展,还为其他资源受限环境提供了新的解决方案。通过持续优化设计思路,未来将有望看到更多既轻量级又性能强劲的深度学习模型出现,在提升图像处理效率与实用性方面发挥更大的作用。
  • 上的图物体模型-MobileSAM
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    MobileSAM是一款专为移动设备设计的高效图像物体分割模型,它能在手机等小型设备上实现快速、精准的对象识别与分割功能。 MobileSAM(全称Mobile Segmentation Attention Module)是图像处理领域特别是物体分割任务中的一个轻量级神经网络模块。物体分割作为计算机视觉的重要课题,旨在精确识别并定位图像中每个像素,并将属于同一对象的像素归为一类,从而实现对图像内各个实体的精细理解。设计MobileSAM的目标是在移动设备上高效且准确地执行物体分割,它结合了深度学习的强大能力与移动设备低能耗、高性能计算的需求。随着AI时代的发展和对于实时处理需求的增长,MobileSAM正是为此而生。 MobileSAM的核心在于其注意力机制,在深度学习模型中,这种机制允许模型聚焦于图像中最关键的部分,并忽略不相关背景以提高识别精度。通过引入自注意力机制,MobileSAM使模型能够自我调整地增强重要特征并抑制无关信息,从而在保持轻量化的同时提升分割性能。 该模块通常结合现有轻量级网络结构如MobileNetV2或MobileNetV3使用,这些网络已在物体检测和分类任务中表现出色。通过在网络瓶颈层插入MobileSAM模块,可以显著提高模型的特征学习能力,尤其是在处理复杂场景和小尺寸对象时更为有效。 实现MobileSAM通常包括以下步骤: 1. **特征提取**:利用如MobileNet等轻量级网络对输入图像进行初步分析。 2. **注意力计算**:在生成的特征图上应用注意力机制以创建表示像素间关系的权重图。 3. **特征融合**:将原始特征与经过注意力加权后的特征结合,突出关键信息并抑制无关内容。 4. **分割预测**:通过上采样和分类操作,输出最终的像素级别物体分割结果。 在提供的压缩包文件中可能包含以下元素: - 模型代码(如Python实现,使用TensorFlow或PyTorch框架) - 预训练模型权重 - 训练及验证用的数据集(例如COCO、PASCAL VOC等) - 用于指导如何进行训练和微调的脚本 - 展示分割效果的结果可视化图像 MobileSAM不仅推动了物体分割技术在移动设备上的应用,还为资源受限环境提供了新的解决方案。未来,通过进一步优化模型设计,我们有望看到更多既轻量又高效的深度学习架构,在提升图像处理效率和实用性方面发挥更大作用。
  • 纯JS封装的多弹出框,PC和
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    这是一款使用纯JavaScript编写的多功能弹出框插件,支持PC与移动设备,提供丰富的样式选项及自定义功能。 该附件包含了来自某篇文章的详细使用说明及示例代码中的封装代码。请注意,文章里提供的原始封装代码存在一些问题,并且经过多次修正仍未解决。特别是当弹窗类型为confirm时,图片无法正常显示的问题尤为突出。因此,这里提供了单独打包的免费下载版本。 如果您在使用过程中遇到任何困难,请返回原文进行评论反馈具体问题。附件中的内容即为改进后的封装代码实现方式,具体的调用方法请参照文章说明。
  • PHP视频平台,兼容导入PC和
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    这是一款专为PHP开发的多媒体内容管理平台,支持无缝导入功能及多终端访问,无论是在电脑还是手机上都能流畅播放。 某宝上有售280元的视频网站及APP源码,支持手机端与PC端自适应显示,无毒且无需额外插件安装。该产品内附带了视频和文档教程,适合新手轻松操作使用。原名为“柠檬视频”。
  • MATLAB图程序.zip
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    本资源包含一系列用于实现图像分割任务的MATLAB程序代码。这些源码提供了多种算法以适应不同场景需求,并附有详细注释和示例数据集,便于学习与应用。 【程序老媛出品,必属精品】资源名:matlab实现图像分割功能程序源码.zip 资源类型:程序源代码 源码说明:基于matlab实现的图像分割功能程序,包含完整代码,非常适合借鉴学习。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员。
  • VOC数据集(模型训练)
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    VOC人像数据集是一个专为人像分割模型训练设计的数据集合,包含大量标注精确的人像图像样本,助力开发高精度的人脸及背景分离技术。 该数据集分为两部分:JPEGImages文件夹存放人像数据集,SegmentationClass文件夹包含经过二值化处理的标签文件。
  • UniApp文件上传
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    本文介绍了如何使用UniApp框架在移动应用中实现文件上传功能,详细讲解了其实现步骤和技术要点。 uniapp实现上传文件功能的方法包括使用内置的`uni.uploadFile()` API或其他第三方插件来完成文件选择、预览及上传到服务器的过程。在开发过程中需要考虑如何处理不同平台(如iOS, Android)之间的差异,以确保用户体验的一致性。此外,还需要注意对用户隐私数据的保护措施,在上传敏感信息时采取适当的加密手段,并遵守相关的法律法规要求。