纵向分割 移动设备的实时自动深度抠图 人像分割是指从背景中分割人的过程。 在这里，我们使用语义分割的概念来预测图像中每个像素的标签（密集预测）。 此技术广泛用于计算机视觉应用程序，例如移动设备上的背景替换和背景模糊。 在这里，我们将自己限制为二进制类（人物或背景），并且仅使用纯净的肖像自拍照图像进行抠图。 我们对以下架构进行了实验，以为移动设备实现实时人像分割模型。 移动Unet DeeplabV3 + 棱镜网 肖像网 超薄网 网络 使用标准（和自定义）肖像数据集对模型进行了训练，并借助

肖像网 论文代码 CAD＆Graphics 2019 介绍 我们提出了一种实时肖像分割模型，称为PortraitNet，该模型可以在移动设备上高效运行。 PortraitNet基于轻型U形架构，在训练阶段有两个辅助损耗，而在测试阶段不需要额外的费用来进行人像推理。 移动设备上的人像分割应用程序。 实验装置 要求 python 2.7 PyTorch 0.3.0.post4 Jupyter笔记本 pip安装easydict matplotlib tqdm opencv-python sc