软件使用视频教程

教你从图片中抠掉东西还能生成背景! 抠掉图中你不想要的物品,竟然还能生成背景! 看不出来有抠过的痕迹

今天这篇文章向大家展示如何使用segmentation_models.pytorch实现语义分割算法。 通过这篇文章，你可以学到： 1、如何使用segmentation_models.pytorch图像分割框架实现语义分割算法？ 2、如何使用和加载语义分割数据集？ 3、如何使用交叉熵和diceloss组合？ 4、如何使用wandb可视化。 5、了解二分类语义分割的常用做法。 6、如何实现二分类语义分割的训练。 7、如何实现二分类语义分割的预测。 我会在文章的末尾放上本文用的代码和数据集，可以让无法复现的朋友，通过下载我的代码快速复现算法，但是我还是希望大家能一步一步的去操作。如果有错误，也欢迎大家指正，谢谢！ 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124069990

本文实现了用deeplabv3对图像做分割，通过本文，你可以学习到： 1、如何使用pytorch自带deeplabv3对图像对二分类的语义分割。pytorch自带的deeplabv3，除了deeplabv3_resnet50,还有deeplabv3_resnet101,deeplabv3_mobilenet_v3_large，大家可以尝试更换模型做测试。 2、如何使用wandb可视化。 3、如何使用交叉熵和dice_loss组合。 4、如何实现二分类语义分割的预测。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124039170

抠图算法 GlobalMatting 算法（Shared Sampling for Real-Time Alpha Matting 改进） VS2013 OPENCV2.4.13

qt简单的加载图片，然后将图片按照指定的大小进行抠图

今天这篇文章讲解如何使用UNet实现图像的二分类分割。 关于二分类一般有两种做法： 第一种输出是单通道，即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。 在训练时，输出通道数是 1，网络得到的 output 包含的数值是任意的数。给定的 target ，是一个单通道标签图，数值只有 0 和 1 这两种。为了让网络输出 output 不断逼近这个标签，首先会让 output 经过一个sigmoid 函数，使其数值归一化到[0, 1]，得到 output1 ，然后让这个 output1 与 target 进行交叉熵计算，得到损失值，反向传播更新网络权重。最终，网络经过学习，会使得 output1 逼近target。 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/123987321?spm=1001.2014.3001.5501

这是博客 Android ------ 开源的Modnet算法实现抠图和更换背景,博客地址：https://zhangqie.blog.csdn.net/article/details/123554666

在PhotoShop中我们经常会用到抠图操作，现在就用Shader实现一个简单的抠图效果。使用当前像素颜色与需要抠掉的颜色相减作比较，然后与一个指定的阈值比较以决定是否将其显示出来；

动态图抠图软件Mokey V4.0.0破解版