做了一个简单的实验，利用modelscope的人像抠图模型对视频流进行抠像并更换背景。文章目录1视频人像抠图（Videohumanmatting）2更换背景1视频人像抠图（Videohumanmatting）地址链接：视频人像抠图模型-通用领域该款模型是window下少数可以使用的，就自己试着玩一下。视频人像抠图（Videohumanmatting）是计算机视觉的经典任务，输入一个视频（图像序列），得到对应视频中人像的alpha图，其中alpha与分割mask不同，mask将视频分为前景与背景，取值只有0和1，而alpha的取值范围是0到1之间，返回数值代表透明度。VHM模型处理1080P视频
文章目录前言（Relatedwork）一、PointNet++（分类+分割2018）1.关键代码1.点云采样2.卷积下采样（升维）3.上采样：self.fp4(l3_xyz,l4_xyz,l3_points,l4_points)二、MVF(动态体素融合2019)1.动态体素2.特征融合网络结构3.损失函数三、RandLA-Net（分割2019）一、简介二、取样三、局部特征聚合四、补充与实验四、PointGroup(实例分割CVPR2020)1.摘要2.架构4.ClusteringAlgorithm5.ScoreNet五、PointTransformer(分割2020)1.PointTransf
文章目录前言（Relatedwork）一、PointNet++（分类+分割2018）1.关键代码1.点云采样2.卷积下采样（升维）3.上采样：self.fp4(l3_xyz,l4_xyz,l3_points,l4_points)二、MVF(动态体素融合2019)1.动态体素2.特征融合网络结构3.损失函数三、RandLA-Net（分割2019）一、简介二、取样三、局部特征聚合四、补充与实验四、PointGroup(实例分割CVPR2020)1.摘要2.架构4.ClusteringAlgorithm5.ScoreNet五、PointTransformer(分割2020)1.PointTransf
自从YOLOv5诞生依赖，社区就很活动，官方的更新频度也很高，检测系列一路迭代升级，集成融合了各种新颖的技术和tricks，目前最新已经更新到了v6.1版本，在我之前的博客里面也有详细教程讲解，感兴趣的话可以自行移步，文章如下：《基于自建数据集【海底生物检测】使用YOLOv5-v6.1/2版本构建目标检测模型超详细教程》而v6.2版本则是将图像识别的功能也整合了进来在我之前的博客里面也有详细讲过。感兴趣的话可以前去看下，文章如下：《基于YOLOv5-v6.2全新版本模型构建自己的图像识别模型超详细教程》本次更新的v7.0则是全面的大版本升级，最主要的功能就是全面集成支持了实例分割，虽说之前网上
自从YOLOv5诞生依赖，社区就很活动，官方的更新频度也很高，检测系列一路迭代升级，集成融合了各种新颖的技术和tricks，目前最新已经更新到了v6.1版本，在我之前的博客里面也有详细教程讲解，感兴趣的话可以自行移步，文章如下：《基于自建数据集【海底生物检测】使用YOLOv5-v6.1/2版本构建目标检测模型超详细教程》而v6.2版本则是将图像识别的功能也整合了进来在我之前的博客里面也有详细讲过。感兴趣的话可以前去看下，文章如下：《基于YOLOv5-v6.2全新版本模型构建自己的图像识别模型超详细教程》本次更新的v7.0则是全面的大版本升级，最主要的功能就是全面集成支持了实例分割，虽说之前网上
语义分割(SemanticSegmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。我总结了使用UNet网络做图像语义分割的方法，教程很详细，学者耐心学习。目录一、源码包下载二、安装训练必要的库文件三、准备数据集1、打标签2、复制数据集和标签文件到VOCdevkit文件中3、提取训练集和验证集图片名称四、训练1、训练参数的修改2、开始训练五、模型测试1、保存模型权重文件2、修改模型测试参数3、开始模型测试3.1、图片测试3.2、电脑硬盘中视频测试3.3、调用
语义分割(SemanticSegmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。我总结了使用UNet网络做图像语义分割的方法，教程很详细，学者耐心学习。目录一、源码包下载二、安装训练必要的库文件三、准备数据集1、打标签2、复制数据集和标签文件到VOCdevkit文件中3、提取训练集和验证集图片名称四、训练1、训练参数的修改2、开始训练五、模型测试1、保存模型权重文件2、修改模型测试参数3、开始模型测试3.1、图片测试3.2、电脑硬盘中视频测试3.3、调用
语义分割数据集制作与转换方法提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加第一章基于PS的语义分割标注第二章构建VOC语义分割数据集文章目录语义分割数据集制作与转换方法前言PASCALVOC2012数据集简介一、构建文件夹二、移动图片三、生成TXT文件总结前言PASCALVOC2012数据集简介PASCALVOC2012是语义分割任务极为重要的官方数据集，大量优秀的语义分割模型都会刷一下这个数据集，因此我们在使用别人的开源代码时，如果能将自己的数据集整理成官方数据集的格式，则可快速验证模型性能，减少自身工作量。VOC2012官方数据集文件结构共包含五个文件夹其中语义分割需要的
语义分割数据集制作与转换方法提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加第一章基于PS的语义分割标注第二章构建VOC语义分割数据集文章目录语义分割数据集制作与转换方法前言PASCALVOC2012数据集简介一、构建文件夹二、移动图片三、生成TXT文件总结前言PASCALVOC2012数据集简介PASCALVOC2012是语义分割任务极为重要的官方数据集，大量优秀的语义分割模型都会刷一下这个数据集，因此我们在使用别人的开源代码时，如果能将自己的数据集整理成官方数据集的格式，则可快速验证模型性能，减少自身工作量。VOC2012官方数据集文件结构共包含五个文件夹其中语义分割需要的
目录一、直接试用方式1、准备工作2、代码测试（1）、模型训练（可以跳过）（2）、模型预测 二、制作自己的数据集1、格式2、labelme制作标签3、json转txt4、修改数据集参数三、用YOLOv5跑自己的数据集1、train.py参数修改2、predict.py参数修改3、txt2mask四、遇到过的报错与解决方式五、原理（部分）1、图像标签转换2、分割原理本文是我在使用YOLOv5时，做的一些过程记录，按照步骤走应该能够跟我获得相同的结果，初次写这种类型的文章，排版之类的可能不太好看，内容也不够充分，之后混慢慢修改补充。本文内容包含代码的直接使用方式，与在自定义数据集上的使用方式，目前未
