实测U^2-net显著目标检测算法

今天体验了下U^2 -Net,在2020年的时候刷爆了 reddit 和 twitter,号称是当年最强的静态背景分割算法。u-2-net 的结构长什么样?
长得像U型,原来是基于语义分割网络u-net的衍生模型,u-net于2015年提出最初应用在医疗影像分割任务上,由于效果很好,之后被广泛应用在各种分割任务中。
1 应用于印刷品的图案提取

提取logo

提取出来是这样的

2 应用于移除背景

我的晚餐😄

看起来,效果还可以,大概花了1小时把功能调通,迭代进了AR-lab项目里,取代了之前的人像分割模型,毕竟这个U^2-net适用的场景更为广,而且效果不错。

另外,有了此模型,我觉得我可以去淘宝接单了。。

承接ps抠图之类的业务,10张仅需1毛钱。

最后,案例2个基于U^2-net的背景移除开源工具包:
pip install rembg-greenscreen
pip install rembg
参考资料
https://github.com/danielgatis/rembg
https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf
https://github.com/ecsplendid/rembg-greenscreen
https://github.com/NathanUA/U-2-Net
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