Arxiv 链接:https://arxiv.org/abs/2304.04672
选自arXiv 机器之心编译 参与:蒋思源 抠图,一直是一件体力活,它需要大量的操作与时间。而传统抠图算法主要是以色彩为特征分离前景与背景,并在小数据集上完成,而这就造成了传统算法的局限性。在 Ado
1.FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention
作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:经济实用,用作上周的 GitHub 热点的横批再合适不过。先不说 GitHub Trending 上不止一个的会员共享项目,免你找好友刷脸要会员,这项目实在太好用。也不说 TIL 利用你碎片化时间学习编程技术的项目,光是本周在 GitHub Trending 占有一席之地全靠实用的初学者实用项——CPlusPlusThings(该项目也被收录在 HelloGitHub 第 47 期月刊)打破 “C++ 不上” Trending 的魔咒,都说明了:实用、好用才是王道
抠图是图像和视频编辑与合成的关键技术。通常,深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入,使用卷积神经网络来推断前景蒙版(alpha matte)。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。但是,由于硬件限制,这些方法在实际的抠图应用中可能会失败,因为现实世界中需要抠图的输入图像大多具备很高的分辨率。
行人分类研究在计算机视觉领域具有重要的理论研究意义及应用价值。由于远红外图像相对于可见光图像来讲,有着不受天气、光照因素影响的独特优势,因此受到了相关学者的广泛关注。红外行人分类可以为驾驶辅助系统提供关键技术支撑,图1给出了驾驶辅助系统的结构图。从图中可发现,行人分类结果是行车安全评估的重要依据,在实际应用中行人分类错误可能会导致严重的交通事故。
软件开发程序员在整个产品研发的过程中起着很重要的作用,由于经常研究各种技术,他不会精确记得所有语言代码的语法和API,他觉得没有Google和百度,几乎没法工作。他记的只是一个Key,一个如何找寻答案的索引,而不是全部。正所谓“工欲善其事必先利其器”我们程序员也是一样,选择一个好工具可以大大提升开发效率,下面是我使用的一些并且觉得很不错的软件,和大家分享下。最后还会给大家介绍一款我最近在测试全流程一站式的测试神器。
随着电影越来越关注 CGI,电影制作人必须更加擅长「合成」,即将前景和背景图像融合,比如将演员放在飞机或行星上,或者放在电影《黑豹》里瓦坎达这样的虚构世界中。
如今,照片逼真的编辑需要仔细处理自然场景中经常出现的颜色混合,这些颜色混合通常通过场景或对象颜色的软选择来建模。因此,为了实现高质量的图像编辑和背景合成,精确表示图像区域之间的这些软过渡至关重要。工业中用于生成此类表示的大多数现有技术严重依赖于熟练视觉艺术家的某种用户交互。因此,创建如此准确的显著性选择成为一项昂贵且繁琐的任务. 为了填补熟练视觉艺术家的空白,我们利用计算机视觉来模拟人类视觉系统,该系统具有有效的注意力机制,可以从视觉场景中确定最显着的信息。这类问题也可以解释为前景提取问题,其中显着对象被视为前景类,其余场景为背景类。计算机视觉和深度学习旨在通过一些选择性研究分支对这种机制进行建模,即图像抠图、显著目标检测、注视检测和软分割。值得注意的是,与计算机视觉不同,深度学习主要是一种数据密集型研究方法。
最近,MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发了一种AI辅助的图像编辑工具,它可以自动抠图,替换任何图像的背景。
随着深度学习的发展,深度神经网络被应用于抠图技术中,从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景,从而极大地提升了抠图效果,基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。近年来,短视频的大热进一步催生了更复杂的视频抠图的需求,如何提升视频抠图效果也成为了时下的重要课题之一。
很多深度学习方法实现了不错的抠图效果,但它们无法很好地处理高分辨率图像。而现实世界中需要使用抠图技术的图像通常是分辨率为 5000 × 5000 甚至更高的高分辨率图像。如何突破硬件限制,将抠图方法应用于高分辨率图像?来自 UIUC、Adobe 研究院和俄勒冈大学的研究者提出了一种新方法。
曾经有人跟小巴说过这么一句话,剪辑设计吃苦受累,抠图抠到索然无味,提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说,相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过,网上抠图教程一大堆,辛苦学了一个月却什么都没学出来,只能对着屏幕长唉短叹。
https://github.com/nowsyn/DVM https://arxiv.org/abs/2104.11208 视频demo链接:https://www.bilibili.com/video/BV1F44y1B7Nd 本文来源:https://mp.weixin.qq.com/s/XFnUeaXErTgGDGjjn-pQ4Q
抠图是图像处理中最常做的操作之一,也是中最为常用的技术之一。抠图其实并不难,只要你有足够的耐心和细心,只须掌握PS中一些基础知识就能完美的抠出图片。本文详细介绍PS种常用的5种抠图技术,分别是利用魔术棒工具、快速选择工具、磁性套索工具、多边形套索工具 、内容识别填充进行抠图,助你快速抠出你想要的区域。
2018年4月,京东Y事业部对外发布全球首款全自动智能图片合成处理软件——么么照。么么照可实现“发丝级”识别精度的全自动抠图效果,能够满足于买家秀、社交、海报制作等应用场景,未来还将覆盖邀请函、电子名片、直播等静态图片及动态视频的应用。给用户带来更丰富有趣的玩法及全新的互动体验。 么么照以人像抠图为核心,可实时更换背景/贴纸,并支持全身效果合成,由来自于京东美国硅谷研发中心数字科技团队提供了领先的AI及AR技术,可创造出内容更加丰富的创意表达,极低的学习门槛让用户可轻松上手进行创作。目前么么照已发布iOS
去除背景是照片编辑和图形设计工作流程中最常执行的操作之一。去除背景后,设计师们可以将原有背景替换为新的视觉效果或者保持完全透明的状态。无论您是店主、平面设计师还是专业摄影师,都会用到去除图片背景功能。
目前的医学实践中,血管分割技术在眼底图像分析与计算机辅助眼病诊断中扮演着举足轻重的角色,它是医疗诊断、手术辅助设计的基础,且对早期发现和治疗不同的心血管病和眼部疾病(如中风、静脉阻塞、糖尿视网膜病变和动脉硬化)具有重要意义。
在人人都做视频的自媒体时代,高质量的视频封面图是吸引观众点击观看的重要因素之一。而封面图的制作往往需要对人像图片进行抠图处理,将人物或物体从背景中分离出来,再进行封面创意设计。对于不具备专业设计技能不会PS抠图的自媒体工作者来说,寻找简单易用且高效的在线抠图工具就很有必要了。今天小编就推荐给你2024年3款免费在线抠图工具,真正免费好用,特别适合自媒体工作者,建议收藏。
自2017年下半年,参与一些视觉算法应用尝试和落地的项目,到目前为止已经陆续有一些落地项目及应用,包括AI抠图软件么么照、服装搭配算法、AI互动营销三个方向。AI抠图软件么么照是一款高精度全自动抠图P图类工具,么么照以人像抠图为核心,可实时更换背景/贴纸,并支持全身效果合成,由来自京东硅谷研发中心的团队提供了领先的AI及AR技术,可创造出内容更加丰富的创意表达,极低的学习门槛可轻松上手进行创作。服装搭配算法目前已经在线下智能硬件Mirror+产品上落地,并与商城中台合作,会在商品详情页落地,实现以搭代购,提升购买的连带率。而AI互动营销方面,则通过抠图、换脸、人脸性别年龄等AI技术实现一些好玩的玩法提供给商城业务端进行一些营销活动玩法,另外也实现了自动化证件照、美颜&滤镜等一些视觉算法并应用到商城业务中。
image.png 现在java大行其道,特别是中国互联网的快速发展,app以及服务端的开发现在流行的程度大大的盖过了传统的c语言和c++,从各个公司的招人简章上面就可以看出。弄得很多做了很多年的嵌入式老工程师喊着别学c语言,招的人太少了,抓紧学习app开发吧。这架势弄得很多小白都觉得用c语言作为入门语言是一种错误的选择,难道c语言真的过时了嘛? c语言相比较java,c#,php,python等之类的语言显得有点过时的感觉。但是c语言本身附属的影响力以及历史地位都是值得初学者以c语言作为初级的入门语言,选
两年一度的国际计算机视觉大会 ICCV 2019 ( IEEE International Conference on Computer Vision) 将于当地时间 10 月 27 至 11 月 2 日在韩国首尔举办。旷视研究院共有 11 篇接收论文,涵盖通用物体检测及数据集、文字检测与识别、半监督学习、分割算法、视频分析、影像处理、行人/车辆再识别、AutoML、度量学习、强化学习、元学习等众多领域。在此之前,旷视研究院将每周介绍一篇 ICCV 2019 接收论文,助力计算机视觉技术的交流与落地。
C语言几乎是所有语言的实现基础,所以不存在做不了的事情,只是相对来说谁做更合适,编写游戏和软件都不是问题。 为何C语言如此强大? 1、C语言是许多高级计算机语言的基础,学好C语言能更好的学习其他高级语
AI智能抠图神器是一类利用人工智能技术自动将图片中的主体对象从背景中分离出来的工具。这些工具通常使用深度学习算法,如卷积神经网络(CNN),来识别和提取图像中的特定对象。这些工具可以大幅度简化图像编辑的工作流程,尤其在需要精确抠图的设计和摄影领域。
这是很多初学者都会疑惑过的事情,但是你要C语言几乎是所有语言的实现基础,所以不存在做不了的事情,只是相对来说谁做更合适,编写游戏和软件都不是问题。
有些朋友已经体验过了cvpy.net最近新上的一键智能抠图和换背景的功能,智能判断前景并自动抠图,效果还是挺惊艳的,放几张图看看效果:
在这个示例中,程序会提示用户输入一个字符串。然后,scanf("%[^\n]", str); 会读取用户输入的字符串,直到遇到换行符为止,并将结果存储在 str 数组中。程序会输出用户输入的字符串。注意,这里的 %[^\n] 可以替换为 %[],两者都可以读取到空白字符为止。
本文探讨了基于深度学习的图像分割算法,并分析了其优缺点。首先介绍了基于生成对抗网络(GAN)的图像分割算法,然后阐述了基于深度学习的图像分割算法在处理图像中的前景和背景之间的区别。针对前景和背景之间的区别,提出了一种基于深度学习的方法,该方法能够准确地分割前景和背景。同时,该方法也可以用于其他需要前景和背景分割的任务。
C语言几乎是所有语言的实现基础,所以不存在做不了的事情,只是相对来说谁做更合适,编写游戏和软件都不是问题。
这款设计工具,可使用2D方式进行3D设计,用户无需3D设计基础,除了支持添加基础的3D模型编辑调整功能外,spline还提供丰富的在线3D模型库供用户搜索使用。
本文包含了 6 篇抠图相关的论文代码内容,主要包含两个大方向:图像抠图和视频抠图。
黑客是一个中文词语,在台湾地区对应的中文词语为骇客,皆源自英文hacker,不同地区的中文使用习惯造成了翻译的差别。实际上,黑客(或骇客)与英文原文Hacker、Cracker等含义不能够达到完全对译,这是中英文语言词汇各自发展中形成的差异。Hacker一词,最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑专家,尤其是程序设计人员,逐渐区分为白帽(DengKelen)、灰帽、黑帽等,其中黑帽(black hat)实际就是cracker。到了今天,黑客一词已被用于泛指那些专门利用计算机病毒搞破坏的家伙,对这些人的正确英文叫法是Cracker。在媒体报道中,黑客一词常指那些软件骇客(software cracker),而与黑客相对的是红客。当然,也有正义的黑客
ps中抠图是个麻烦,有时候需要抠图,无奈不会ps(比如我),这里就推荐几个智能在线抠图工具,只需上传图片,点击抠图,几秒就能获得你想要的透明背景图片。
那天,我被拉入了一个群······ 一个月后··· 又一个月后··· 【完】 本文仅供娱乐,切莫当真。 出道就是学的C++,工作用了几年后,自以为掌握了这一门语言。没想到真是图样图森破! C++经过多
之前给大家介绍了一款 AI 抠图神器:Remove.bg ,使用 Python 调用 API 快速完成了照片抠图和证件照换底色,5 秒钟就能搞定一张图片,效果相当不错。
C 语言是一门抽象的、面向过程的语言,C 语言广泛应用于底层开发,C 语言在计算机体系中占据着不可替代的作用,可以说 C 语言是编程的基础,也就是说,不管你学习任何语言,都应该把 C 语言放在首先要学的位置上。下面这张图形象地说明 C 语言的重要性
视频制作者可能都遇到过需要“抠图”的情况,即需要把一幅画面中的部分对象抠出来合成到另一幅画面之中。 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究者在ECCV 2022上提出了一个长视频目标分割算法XMem,不仅可以分割目标,还能处理超过长视频。而且,它对显存要求不高,2GB的显卡都可以带动。
面试官是 nlp 方向的,所以确实对图像了解的并不多,整个过程几乎都是让我在介绍我的工作
中国大多数程序员的职业生涯是从C语言开始的,我们大多数人接触编程是从大学开始的,C语言几乎是中国大学计算机专业的标准语言。但是我们在大学除了学习C语言外,其它语言如C/C++/java基本都学一边。小编不得不说这就是中国大学的特色啊。我们学了那么多也只是学了这些语言的皮毛,到我们找工作时才发现我们在大学学的基本都用不上,甚至还不如花钱去培训机构培训几个月来的快。小编在这里就告诉大家,无论你是自学编程还是在学校学习编程对于一门语言要持之以恒的学习下去才会有收获。既然我们大多人都是从C语言基础开始的,在这里小编
说到抠图,大家第一时间可能想到的是图片,想到的是强大的PS(Photoshop),对于视频而言,也可以实现抠图,使用FFmpeg命令行即可实现这一点。
不同学校教材不通,大部分书都把C语言的基本内容讲出来了,不推荐谭浩强的C语言书,如果仅仅是当第一本C语言书是可以的。
鱼羊 明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 看这一头蓬松的秀发,加上帅气的动作,你以为是在绿幕前拍大片? No、No、No 这其实是AI拿来视频实时抠图后的效果。 没想到吧,实时视频抠图,现在能精细到每一根发丝。 换到alpha通道再看一眼,不用多说,德芙打钱吧(手动狗头)。 这就是来自字节跳动实习生小哥的最新研究:实时高分辨率视频抠图大法。 无需任何辅助输入,把视频丢给这个名为RVM的AI,它分分钟就能帮你把人像高精度抠出,将背景替换成可以任意二次加工的绿幕。 不信有这么丝滑
前面基本完成了动网格专题的发布,不过还是有一些内容并没有更新进去,比如说in-cylinder、接触检测、2.5D网格重构等。不过这些都是小技巧,写起来挺麻烦,以后有时间再通过案例视频的方式讲解好了。从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容。
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言,它的强大不仅表现在其自身的功能上,而且还表现在其良好的可扩展性上,正因如此,Python已经开始受到越来越多人的青睐,并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同,Python程序员可以借助Python语言提供的API,使用C或者C++来对Python进行功能性扩展,从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能,又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性,也是倍受人们指责的一个
本人目前是计算机大类大一的一名学生,这是本人的第一篇博客,希望能够通过写博客来记录自己学习编程的经过,记录自己成长的经过,也可以与大家分享学习过的知识。
Python这些年风头一直很盛,占据了很多领域的位置,Web、大数据、人工智能、运维均有它的身影,甚至图形界面做的也很顺,乃至full-stack这个词语刚出来的时候,似乎就是为了描述它。 Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核,但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核,甚至affinity可以绑定具体的CPU核,这个问题也算得到解决。虽基本为全栈语言,但有的时候为了效率,可能还是会去考虑和C语言混编。混编是计算机里一个不可回避的话题,涉及的东西很多,技术、架构、
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