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人人可用的在线抠图,AI自动化的那种!北大校友算法玩出新高度

量子位 人工智能 2020年08月24日

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

现在人人可试可玩的图像分割来了。

在线API,只需输入图片网址,即可自动删除目标背景。

就拿今天凌晨刚夺得欧冠冠军的拜仁来试试手~

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然后就变成了这样。

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不过,也有翻车的时候,就像这头大象。

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分割之后…诶,它的另一只牙去哪了?

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以及,在同时有手和猫的时候。

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它呈现的结果就……有点怪异。

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这项新应用名叫ObjectCut,在Reddit上一经发布,12小时就获得700+的热度。

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不少网友表示:It’s amazing!

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简单三步,人人可试可玩

就以上面那头大象为例,使用步骤非常简单。

首先,任意选择一张图片,复制图片地址。

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第二步,网站上将地址粘贴到指定位置,然后点击Test Endpoint。

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等待几秒之后,点击旁边生成的网址,就大功告成啦!

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然后就变成了这样一头少了一颗牙的大象。

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还是那个北大校友的研究

是不是觉得这项技术很熟悉,简单几步就可以去移除图片背景?

跟之前的AR应用AR Cut & Paste——将现实物体隔空「复制粘贴」进电脑有异曲同工之妙。

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这两项应用背后的主要技术,都是一个叫做BASNet的显著目标检测方法。

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这篇研究入围了CVPR 2019,其论文一作是位华人小哥哥——秦雪彬,已经于今年2月在在加拿大阿尔伯塔大学拿到了博士学位,硕士就读于北京大学。

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BASNet的核心框架如下图所示,主要由2个模块组成:

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第一个模块是预测模块,这是一个类似于U-Net的密集监督的Encoder-Decoder网络,主要功能是从输入图像中学习预测saliency map。

第二个模块是多尺度残差细化模块(RRM),主要功能是通过学习残差来细化预测模块得到的Saliency map,与groun-truth之间的残差,从而细化出预测模块的Saliency map。

而除了BASNet,还有网友推荐了U2-Net,依然来自同一个作者,其效果更好。

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其研究是《U2 -Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》

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实验结果像这样:

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同一项技术,不一样的玩法,你觉得这个方法还可以做什么有趣的应用?

另外,想要去试试这个在线图像分割应用,可戳下方链接哦~

网址:
https://rapidapi.com/objectcut.api/api/background-removal

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