Hintergrund
Wenn Sie das Werkzeug zur Entfernung von Wasserzeichen verwenden, um Wasserzeichen aus Bildern zu entfernen, kann es vorkommen, dass die Wasserzeichen unvollständig entfernt werden oder die Reparaturergebnisse nicht zufriedenstellend sind. Dies hängt in der Regel mit der Modellauswahl, den Parametereinstellungen oder den Vorverarbeitungsschritten zusammen.
Zentrale Lösungen
- Die Wahl des richtigen Wasserzeichentyps: Geben Sie beim Ausführen des Skripts den richtigen Parameter -watermark_type an, damit das Tool das Modell für verschiedene Arten von Wasserzeichen optimiert.
- Einstellen der IterationsparameterIn main.py können Sie den Wert des Parameters -max_iter erhöhen, um die Granularität der Reparatur zu verbessern (aber die Verarbeitungszeit zu erhöhen).
- Vorverarbeitung der EingabebilderEs wird empfohlen, die Größe des Bildes zu ändern (512 x 512 Pixel wird empfohlen) und den Bereich des Wasserzeichens zu zentrieren, um ein optimales Ergebnis zu erzielen.
- Gemischter Einsatz von RestaurierungstechnikenFür komplexe Wasserzeichen können Sie eine Kombination aus Gated Convolution- und Contextual Attention-Techniken aus dem Projekt verwenden.
fortgeschrittene Fähigkeit
Professionelle Benutzer sollten 1) das Modell mit ihrem eigenen Datensatz neu trainieren, 2) die Parameter des Aufmerksamkeitsmechanismus in model/config.yml anpassen und 3) mit verschiedenen Kombinationen von Verlustfunktionsgewichten experimentieren.
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