Soluções de retenção de primeiro plano para imagens de baixo contraste
Quando o tema está próximo da cor de fundo, as seguintes medidas podem ser tomadas para garantir a qualidade da segmentação:
- estágio de pré-tratamento::
- Aprimoramento de contraste usando o algoritmo CLAHE (implementação do OpenCV)
- Equalização de histograma de canais V no espaço HSV
- Rotulagem manual de um pequeno número de pontos-chave para orientar o algoritmo (requer modificação da camada de entrada do modelo)
- Técnicas de aplicação de modelos::
- Defina o parâmetro de limite como 0,3 ao chamar a API (padrão 0,5)
- Escala de temperatura da camada de saída de confiança (escala de temperatura)
- Combinado com o pós-processamento CRF para refinar os limites
- alternativa::
- Mudança para uma versão de inferência do espaço de cores HSV (é necessário um carregamento personalizado)
- Correção manual de máscaras para imagens particularmente importantes
Os dados experimentais mostram que a precisão da segmentação da amostra pré-processada de vestido de noiva branco com fundo branco pode ser melhorada de 62% para 89%. Recomenda-se ajustar a adaptação de domínio para imagens profissionais, como médicas/raio-X, primeiro.
Essa resposta foi extraída do artigoBEN2: Modelo de aprendizagem profunda para remoção rápida de fundo de imagens e vídeosO
Endereço para download de documentos relacionados
Este recurso requer login para fazer o download, vá paraentrar
Os direitos autorais dos recursos de download © pertencem ao autor; todos os recursos deste site são da rede, apenas para fins de aprendizado; por favor, apoie a versão original!
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar o problema de perda de primeiro plano quando o BEN2 processa imagens de baixo contraste?
