1.研究背景图像分割是计算机视觉领域的基础任务也是经典难题。近年来随着深度学习的快速发展，人像分割在医疗保健领域得到了广泛的应用，通过人像分割获取人体身高体长比例，从而指导人体肥胖程度。然而，现有分割方法的网络模型具有巨大的参数量和计算量，急需一种轻量化的人像精细化分割网络。 本文通过对现有的图像分割算法、轻量化网络设计方法以及图像边缘优化算法进行研究，提出了快速自动化人像分割网络以及边缘精细化
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2024-01-31 03:22:48
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Paddle2.0实现PSPNet进行人体解析（图像分割）项目背景概述前言PSPNet介绍为什么会提出PSPNet ?PSPNet 的效果为什么好 ?PSPNet 是怎样考虑上下文信息的 ?PSPNet 是怎样增大感受野的 ?PSPNet - 金字塔模块(Pyramid Pooling)PSPNet 的总体结构PSPNet - Backbone代码引入需要的包Pyramid Scene Pars
介绍：下载地址：https://assetstore.unity.com/packages/tools/modeling/mesh-slicer-59618Mesh Slicer 是一个可以进行切割人体或者切割其他物体的能力的，他比较好的一点是组织三角面的能力，不会像其他切割网格的方式会产生把多个原本独立的网格连接起来（因为这样索引设置简单）。 而介绍的Mesh Slicer 则比较好的
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2023-11-26 12:33:43
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# Python实现人体部位分割的技术与应用
近年来，随着深度学习技术的发展，人体部位分割（Human Body Part Segmentation）逐渐成为了计算机视觉领域中的一个重要研究方向。通过对人体图像的有效分割，可以为医疗影像分析、智能监控、虚拟现实等多个领域提供支持。本文将围绕如何使用Python实现人体部位分割的过程进行详细记录，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、应用场景等几方面内
# Pytorch 人体分割实现指南
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“Pytorch 人体分割”的整体流程，我们可以通过以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 数据准备：准备人体分割的数据集 |
| 2 | 搭建模型：选择
原创
2024-06-11 05:26:49
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# 人体分割与PyTorch：实现实例及应用
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展，人体分割作为计算机视觉的一个重要应用，得到了广泛关注。它不仅在特效制作、体育分析等领域发挥着重要作用，也为无人驾驶、智能监控和医学影像分析等多个领域提供支持。本文将为你介绍如何使用PyTorch实现一个基本的人体分割模型，并提供代码示例。
## 什么是人体分割？
人体分割（Human Segm
明敏 咦，怎么好好的藤原千花，突然变成了“高温红色版”？这大紫手，难道是灭霸在世？？如果你以为上面的这些效果只是对物体后期上色了，那还真是被AI给骗到了。这些奇怪的颜色，其实是对视频对象分割的表示。但u1s1，这效果还真是让人一时间分辨不出。无论是萌妹子飞舞的发丝：还是发生形状改变的毛巾、物体之间来回遮挡：AI对目标的分割都称得上是严丝合缝，仿佛是把颜色“焊”了上去。不只是高精度分割目标，这种方法
本文记录本人学习《Fully ConvolutionalNetworks For Semantic Segmentation》遇到问题及个人理解，并应用FCN进行人体分割。此处任务Tensorflow实现代码此处写卷积替换全连接层###上采样 ####1.上采样 有种叫法是“反卷积”，decov其实不是很好，可以理解为反向卷积：backwardsconvolution。准确应该叫做转置卷积，Ten
图像分割0. 前言1. 基础知识2. 点、线和边缘检测2.1 背景知识2.1 孤立点的检测2.2 线检测2.3 边缘模型2.4 基本边缘检测2.5 更先进的边缘检测技术3. 阈值处理3.1 全局阈值处理3.2 用Otsu方法的最佳全局阈值处理4. 基于区域的分割4.1 区域生长4.2 区域分裂与聚合4. 基于区域的分割4.1 区域生长4.2 区域分裂与聚合5. 补充：VS添加Image Watc
去年谷歌发布了识别人体24个部位的Bodypix 2.0模型，现在谷歌把它移植到了Coral设备上，而且针对这款硬件的API做了特殊优化。Coral BodyPix有很多种用法，除了最基础的对人体不同部位的识别与分割，还能实现匿名人流量统计。当然这也仅仅是官方GitHub上列出的两种应用，实际的用法更多。什么是BodypixBodypix最早是谷歌在2019年2月发布的人体分割AI模型
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2024-10-15 18:54:11
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文章目录解决问题算法proposal分配采样策略（PSS）放大RoI分辨率（ERR）空间上下文编码（GCE）分支解耦（PBD）实验人体部件分割实验稠密姿态点估计实验结论 论文： 《Parsing R-CNN for Instance-Level Human Analysis》 github： https://github.com/soeaver/Parsing-R-CNN 解决问题本文提出Pa
GrabCut图像分割算法基本概念OpenCV中的GrabCut算法是Graphcut算法的改进, Graphcut是一种直接基于图割算法的图像分割技术, 仅仅需要确认前景和背景输入, 该算法就可以完成前景和背景的最优分割, 算法依据《“GrabCut” - Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》这篇文章来实现的。该
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2024-06-21 19:45:28
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（仅个人学习摘抄） 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。特征：（1）分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔；（2）区域边界是明确的；（3）相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异。不同的分割算法总是在不同的约束之间寻找一种合理的平衡。基于亮度值的两个基
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2024-01-01 13:44:03
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诸如卷积神经网络(CNN)之类的深度学习算法已在各种任务上取得了显著成果，包括那些涉及识别图像中特定人物或物体的任务。基于视觉的人类动作识别(HAR)是计算机科学家经常尝试使用深度学习解决的任务，它特别需要识别图像或视频中捕获的人类动作。 研究人员提出了基于26层CNN和PDaUM方法的人体动作识别架构 研究人员最近开发了一种新的CNN，用于识别视频中的人类行为。该CNN在Springe
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2024-01-12 14:45:47
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人脸解析人脸解析（Face Parsing）即把人脸的各个部分分割出来。下图左侧是原图，中间是标注，右侧是我输出的结果：这方面网上资料不多，论文也不火，很少看到商用的。目前看到华为有提供这个功能。 华为人脸解析地址：https://developer.huawei.com/consumer/cn/hiai/engine/face-parsing人脸解析可预见的应用场景就是虚拟试妆，或者电信业务照片
语义分割图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器-解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络，像 VGG、ResNet，然后是一个解码器网络。这些架构不同的地方主要在于解码器网络。解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上投影到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。不同于分类任务中网络的最终结果
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2024-02-02 10:34:53
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人脸识别问题概述
人脸识别概述
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别 预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或 系统。 于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识
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2024-08-09 16:44:37
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研究背景人脸关键点检测，在很多人脸相关的任务中，属于基础模块，很关键。比如人脸识别、人脸验证、人脸编辑等等。想做人脸相关的更深层次的应用， 人脸关键点是绕不过去的点 。正是因为它是一个基础模块，所以对速度很敏感，不能太耗时，否则影响了系统整体的效率。所以对人脸关键点检测的要求是，又准又快。研究问题人脸关键点目前存在的问题(不能又准又快)的原因如下：1. 局部变化：表情、局部特殊光照、部分
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2023-11-30 17:12:26
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前段时间琢磨了下人头检测这个功能，现在有了初步的认知和体会，下面开始讲下我在实现人头检测过程中遇到的坑和解决方法。环境搭建：pycharm，python2.7，opencv2.7，numpy。 这些个环境都是前期准备的，安装和配置都挺方便的，不得不说这里就是python的各种功能的库是真的多，前辈们真是值得膜拜。这里给出一个我下载那些库的网站，python库下载 下载了需要的库用pip安装就行。
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2023-11-03 21:23:12
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Python:OpenCV4人脸关键点检测以及表情检测参考：基于Python，dlib实现人脸关键点检测这位博主写的很详细，这里记录下自己的实现过程。 通过OpenCV4和dlib库实现对人脸关键点检测以及表情检测如果是window环境那么dlib库的安装就很简单pip安装即可，如果是mac或者linux那么安装会麻烦一点，需要自行编译以及其他依赖，这里就不再记录。模型下载模型需要下载，官网和镜像
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2023-12-24 07:47:45
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