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mobilenetv2_deeplabv3_pytorch 注意：最终目的是使用deeplabv3_plus_nv2进行肖像分割！ 从，我们可以了解Deeplab v3 +的详细信息（）。 提供了四个pre_train模型。 使用Mibilenetv2作为特征exstractor根据（上运行 ），我在给予tensorflow分割演示 。 这些代码是pytorch上的mobiletv2_deeplab_v3的实现。 网络架构 在，使用功能save_graph()将tensorflow图获取到pre_train文件夹，然后运行tensorboard --logdir=pre_train pre_train在浏览器中打开tensorboard： 网络架构主要包含： mobilenetv2 ， aspp 。 mobilenetv2 deeplabv3中的mobilenetv2与原始架

WidsMob Portrait 肖像检测并修饰肖像图像。它控制面部，眼睛，脸颊，噪音，牙齿，光泽，皮肤和化妆的其他方面。这个用于修饰肖像的程序还提供了一键式机会来去除污渍和袋子。它有一个控制系统来改善皮肤质地。除了抚平和去除皱纹外，WidsMob肖像还允许您使用高级算法校正肤色。 WidsMob Portrait Pro 2.0.0.190 Win/4.10 软件功能： 全彩妆控制 WidsMob 人像可智能地检测和美化人像图像的各个方面。全面直观地控制面部、眼睛、脸颊、噪音、牙齿、光泽、皮肤和更多化妆方面。人像修饰软件还提供一键式去除瑕疵和袋去除功能。 皮肤着色管理 它具有先进的管理系统，以改善皮肤质地。除了平滑，除皱和美白皮肤外，WidsMob肖像还可以通过先进的算法根据自己的要求调整肤色。 批量修饰过程 该程序仅检测同一图像中的所有肖像，您可以使用不同的解决方案调整每个肖像。更重要的是，WidsMob Portrait具有自定义选项，可以定义具有组合效果的预设，您只需单击一下即可获得结果。 出色的照片质量 支持 JPEG 和 RAW 格式的照片美化。无论您是使用数码单反

通过非对称循环映射生成不成对的肖像画 我们为CVPR 2020论文“通过不对称循环映射生成不成对的肖像绘图”提供PyTorch实施。 该项目使用基于GAN的模型从面部照片生成艺术肖像画。 我们的拟议框架 样品结果 从左到右：输入，输出（样式1），输出（样式2），输出（样式3） 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 。 @inproceedings{YiLLR20, title = {Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping}, author = {Yi, Ran and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin, Paul L}, booktitle = {{IEEE} Conference on Computer V

MODNet：实时肖像抠像真的需要绿屏吗？ | WebCam视频演示[] [ ] | 自定义视频演示[] | 图像演示[ ] [ ] 这是我们论文的正式项目，实时肖像抠像真的需要绿屏吗？ MODNet是一种无Trimap的模型，用于在场景变化时实时进行人像抠像。 消息 [2021年2月19日]添加（来自社区）。 [2021年1月28日]释放MODNet训练迭代的。 [2020年12月25日]圣诞快乐！ :Christmas_tree: 发布用户视频的自定义视频抠像演示[]。 [2020年12月10日]发布WebCam视频演示[] [ ]和图像演示[ ]。 [2020年11月24日]发布和。 演示版 视频遮罩 我们提供了两个基于WebCam的实时人像视频抠像演示。 使用演示时，您可以随意移动网络摄像头。 如果您使用的是Ubuntu系统，建议您尝试以获取更高的fps 。 否则，您可以访问。 我们

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Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization 数据集，方便不好下载的人

UNet3plus_pth UNet3 + / UNet ++ / UNet，用于Pytorth的深度自动人像抠像中 依存关系 Python 3.6 PyTorch> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.3.0 未来0.18.2 matplotlib 3.1.3 的numpy 1.16.0 枕头6.2.0 protobuf 3.11.3 张量板1.14.0 tqdm == 4.42.1 数据 该模型从零开始使用18000张图像进行了训练（数据通过2000images进行了扩充）。训练数据集来自“ 。 您可以在百度云中下载 。 密码：ndg8仅用于学术交流，如果有报价，请告知原始作者！ 我们通过旋转和缩放来增加图像的数量。 使用四个旋转角{-45°，−22°，22°，45°}和四个刻度{0.6、0.8、1.2、1.5}。 我们还应用了四个不同的Gamma变换来增加颜色变

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