基于UNet的人物语义分割实战教程：自动抠图技巧.zip

简介：
本教程提供了一套详细的方法和实践案例，教授如何使用基于UNet的深度学习模型进行人物语义分割，并实现高效的自动抠图。通过一系列的实际操作练习，帮助用户掌握图像处理中的人物提取技术，是相关领域初学者的理想资料。 本段落将介绍如何使用UNet进行图像二分类分割的方法。对于二分类问题通常有两种策略：第一种方法的输出为单通道形式，即网络输出output的形状是[batch_size, 1, height, width] ，其中 batch_szie 表示批量大小，height 和 width 分别对应输入图像的高度和宽度；而数值1则表示仅有一个输出通道。在训练过程中，当网络生成一个任意值范围内的 output 后，会通过 sigmoid 函数将其归一化到 [0, 1] 区间内以得到output1 ，接着将此结果与标签图（target）进行交叉熵损失计算，并利用反向传播算法更新网络权重。训练完成后，输出的output1 应该接近于给定的目标值。 目标图像中的每个像素仅标记为两类：0 或 1 。通过上述过程反复迭代优化，使得模型能够更好地预测出正确的二分类结果。