काहे पहिले रन एगो मॉडल डाउनलोड करेला
पहिला कटआउट रुक सकेला जब Easy Background Remover कवनो ऑन-डिवाइस मॉडल डाउनलोड करेला। मॉडल सीखल संख्यात्मक वजन सभ के एगो बड़हन सेट हवे जेकर इस्तेमाल बिसय के बैकग्राउंड से अलग करे खातिर कइल जाला। एक बेर उपलब्ध होखला के बाद इ ब्राउज़र के भीतर आपके छवि के खिलाफ चल सकता, ना कि फोटो के रिमोट कटआउट सेवा में भेजे के जरूरत पड़े।
त “फर्स्ट-रन डाउनलोड” आ “लोकल प्रोसेसिंग” में एके डिजाइन के अलग-अलग हिस्सा के वर्णन कइल गइल बा। ब्राउजर प्रोसेसिंग टूल के डाउनलोड करे ला; ओकरा ओह टूल के काम करे खातिर हर चुनल छवि अपलोड करे के जरूरत नइखे.
हर स्टार्टअप में मॉडल काहे ना बंडल होला
एक्सटेंशन में इंटरफेस कोड, आइकन, निर्देश आ प्रोसेसिंग लॉजिक होला। उपयोगी विभाजन मॉडल एगो अलग तरह के संपत्ति ह। एकर वजन संपादक के खोले खातिर जवन कोड के जरूरत होला ओकरा से बहुत बड़ हो सकेला।
जरूरत पड़ला पर मॉडल के ले आवे से ब्यवहारिक फायदा होला:
- एक्सटेंशन पैकेज के हर लॉन्च पर पूरा मॉडल लोड ना करे के पड़े ला;
- ब्राउजर मॉडल के दोबारा इस्तेमाल खातिर कैश क सके ला;
- साधारण बाद के सत्र एकही स्थानांतरण के दोहरावे के बिना शुरू हो सके ला;
- मॉडल संपत्ति के बदलल जा सकेला जब प्रोसेसिंग पाइपलाइन अपडेट होला।
एकर लागत बा: जबले जरूरी फाइल ना आ जाव आ रनटाइम ओह लोग के इनिशियलाइज ना हो जाव तबले पहिला अनुमान शुरू ना हो सके. तेज कनेक्शन पर ई छोट सेटअप स्क्रीन जइसन लाग सकेला. धीमा भा प्रतिबंधित कनेक्शन पर ई पहिला सत्र के सभसे लंबा हिस्सा हो सके ला।
का डाउनलोड भइल बा
डाउनलोड में अनुमान लगावे खातिर जरूरी मॉडल डेटा होला। एकरा के एगो विशेष संख्यात्मक फंक्शन खातिर पैरामीटर के रूप में सोची, ना कि आपके फोटो के लाइब्रेरी अवुरी ना कि आपके छवि में विषय के बारे में लुकअप अनुरोध।
लोड भइला के बाद ब्राउजर रनटाइम ओह पैरामीटर सभ के इस्तेमाल रउआँ द्वारा चुनल पिक्सेल सभ से मास्क के गणना करे खातिर करे ला। रोजमर्रा के रास्ता-बिम्ब के डिकोड कइल, सेगमेंटेशन चलावल, मास्क के परिष्कृत कइल आ निर्यात-एक्सटेंशन वातावरण में होखे खातिर बनावल गइल बा।
नेटवर्क के गतिविधि पढ़त घरी ई भेद महत्व राखेला. फिक्स्ड मॉडल एसेट खातिर अनुरोध वर्तमान छवि के लेके जाए वाला अनुरोध के बराबर ना होला। अकेले नेटवर्क पहुँच से ई जवाब ना मिले ला कि बिम्ब अनुमान कहाँ होला; डेटा पथ के काम करेला।
कैशिंग में का बदलाव होला
बिना कैशिंग के हर एडिटर लॉन्चिंग के डाउनलोड लागत एके जइसन हो सकेला. ब्राउजर मॉडल एसेट के बरकरार रख सके ला ताकि बाद के सत्र में एकर दोबारा इस्तेमाल हो सके। जवन सामान्य क्रम के बदल देला:
- पहिला सत्र में जांच कइल जाला कि जरूरी मॉडल उपलब्ध बा कि ना।
- अगर गायब बा त ब्राउजर ओकरा के डाउनलोड कर देला।
- रनटाइम मॉडल के इनिशियलाइज करेला आ कटआउट चलावेला।
- बाद के साधारण सत्र में आमतौर पर कैश कइल कॉपी लोड हो सके ला।
“आमतौर पर” जानबूझ के कइल जाला. कैश दोबारा इस्तेमाल करे लायक भंडारण होला, स्थायी गारंटी ना। ब्राउजर भा एक्सटेंशन डेटा साफ कइल, प्रोफाइल बदलल, कौनों दूसर डिवाइस के इस्तेमाल कइल, स्टोरेज प्रेशर भा मॉडल अपडेट कइल फाइल के दोबारा अनुपलब्ध बना सके ला।
काहे दोसर डाउनलोड लउक सकेला
बाद में डाउनलोड के मतलब ई जरूरी नइखे कि कैशिंग फेल हो गइल होखे. आम बिबरन सभ में शामिल बाड़ें:
- अब एक्सटेंशन के नया मॉडल संस्करण के उमेद बा;
- स्थानीय एक्सटेंशन डेटा साफ हो गइल;
- ब्राउजर भंडारण के रिकवर करे खातिर कैश कइल डेटा के बेदखल कइलस;
- काम एगो अलग ब्राउजर प्रोफाइल में हो रहल बा;
- एक्सटेंशन के दोबारा इंस्टॉल कइल गइल आ ओकर स्टोरेज रीसेट कइल गइल;
- पहिले के डाउनलोड कबो पूरा ना भइल।
उपयोगी निदान के सवाल ई नइखे कि “का हम कबो ई डाउनलोड कइले बानी?” बाकिर “का एह विस्तार के माहौल में वर्तमान में जरूरी मॉडल उपलब्ध बा?”
डाउनलोड के समय अनुमान के समय ना होला
दू गो इंतजार अलग अलग काम के प्रतिनिधित्व करत एके जइसन लउक सकेला.
डाउनलोड समय मॉडल संपत्ति के हस्तांतरण ह। ई कनेक्शन स्पीड, एसेट डिलीवरी, आ कैश स्टेट पर बहुत निर्भर करे ला।
प्रारंभीकरण आ अनुमान समय संपत्ति उपलब्ध होखे के बाद होला। रनटाइम मॉडल के तइयार करे ला, इमेज के एगो उपयुक्त इनपुट में बदल देला, मास्क के गणना करे ला आ रिजल्ट वापस करे ला। ऊ स्टेप डिवाइस, ब्राउजर, इमेज डायमेंशन आ उपलब्ध मेमोरी पर ढेर निर्भर करे ला।
पहिला सेटअप के दौरान प्रगति संदेश एक से अधिका चरण के कवर कर सकेला। अगर मॉडल पहिले से कैश हो गइल होखे बाकी बड़हन इमेज में अबहिन ले समय लागे ला तब नेटवर्क से बार-बार फिर से जुड़ला से लोकल कंप्यूटेशन तुरंत ना हो पाई।
कनेक्शन गिर गईल त का होई
अगर जरूरी मॉडल कैश ना होखे आ डाउनलोड खतम ना होखे तब स्वचालित रूप से हटावल शुरू ना हो सके। ब्राउजर के लगे अभी तक उ संख्यात्मक वजन नईखे जवना के जरूरत बा। सही प्रतिक्रिया बा कि एगो स्थिर कनेक्शन के बहाल कइल जाव आ सेटअप पूरा होखे दिहल जाव.
एक बेर जरूरी मॉडल के कैश हो गइला के बाद, साधारण प्रोसेसिंग कनेक्शन पर कम निर्भर हो जाला। “ऑफलाइन-फ्रेंडली” अबहियों ई वादा करे से अधिका सटीक बा कि हर ब्राउजर स्टेट आ हर पहिला लॉन्च बिना नेटवर्क के काम करेला. जवना ताजा प्रोफाइल के कवनो मॉडल फाइल ना होखे ओकरा के कवनो तरीका से ऊ फाइल हासिल करे के पड़ी.
अगर सेटअप बार-बार रिस्टार्ट होखे तब जांच करीं कि सत्र सभ के बीच एक्सटेंशन डेटा क्लियर हो रहल बा कि ना, स्टोरेज बेहद बाध्य बा कि ना, या कौनों नेटवर्क नीति एसेट रिक्वेस्ट के ब्लॉक करे ले। समस्या निवारण गाइड में सामान्य विफलता जांच के कवर कइल गइल बा।
गोपनीयता: संपत्ति वितरण बनाम छवि संसाधन
Easy Background Remover बनल बा एहसे कटआउट ब्राउजर में चलेला। राउर चुनल छवि के डिकोड आ एक्सटेंशन एडिटर आ वर्कर में प्रोसेस कइल जाला। छोट स्थानीय इतिहास में हाल के मूल आ परिणाम ब्राउजर स्टोरेज में भी स्टोर हो सके ला।
पहिला बेर चलावल मॉडल अनुरोध ओह छवि पथ में बदलाव ना करेला। ई स्थानीय अनुमान खातिर जरूरी पुन: उपयोग करे लायक घटक प्राप्त करे ला। वेबसाइट एनालिटिक्स, जहाँ प्रोडक्ट पन्ना सभ पर मौजूद होला, इमेज पिक्सेल आ एक्सटेंशन एडिटिंग हिस्ट्री से भी अलग होला। पूरा वर्तमान शब्दावली गोपनीयता पर बा।
आर्किटेक्चर के समर्थन से मजबूत दावा से बची। “क्रोम कबो नेटवर्क के इस्तेमाल ना करेला” गलत होई। “कटआउट पाइपलाइन के डिजाइन इमेज प्रोसेसिंग के स्थानीय राखे खातिर बनावल गईल बा, जबकि पहिला बेर चलला से मॉडल डाउनलोड हो सकता” सटीक बा।
डाउनलोड के बाद ब्राउजर का करेला
मॉडल के अबहिन ले ब्राउजर अनुमान रनटाइम से इनिशियलाइज करे के जरूरत बा। चुनल गइल छवि के पिक्सेल में डिकोड कइल जाला, संख्यात्मक इनपुट के रूप में तइयार कइल जाला आ भारी गणना खातिर कवनो कामगार के भेजल जाला। कार्यकर्ता एगो मास्क वापस करेला, जवना के इस्तेमाल संपादक पूर्वावलोकन आ परिष्कार खातिर करेला।
ऊ मास्क कवनो सर्वर से ले आइल दूसरका छवि ना ह. ई स्थानीय इमेज इनपुट आ डाउनलोड कइल मॉडल वजन से गणना कइल गइल परिणाम हवे। ऑन-डिवाइस कटआउट मॉडल का देखत बा पिक्सेल-टू-मास्क स्टेप के बतावे ला; वेब वर्कर इमेज प्रोसेसिंग बेसिक बतावे ला कि गणना इंटरफेस वर्क से अलग काहें कइल गइल बा।
एगो यथार्थवादी पहिला रन चेकलिस्ट
सबसे साफ पहिला परीक्षण खातिर:
- एगो स्थिर कनेक्शन के साथ संपादक के खोलीं।
- प्रोसेसिंग स्पीड के जज करे से पहिले मॉडल सेटअप के खतम होखे दीं।
- एगो उचित आकार के छवि से शुरुआत करीं जवना में साफ विषय होखे.
- पूरा रास्ता के सत्यापन करे खातिर एक बेर निर्यात करीं।
- बाद में एडिटर के दोबारा खोलीं आ पुष्टि करीं कि कैश कइल मॉडल के साथे सेटअप छोट बा।
अगर कवनो मॉडल अपडेट के चलते अंत में कवनो दोसर डाउनलोड हो जाव त परिणाम के तुलना करे से पहिले ओकरा के पूरा होखे दीं. अलग-अलग मॉडल संस्करण सभ में तनिका अलग-अलग मास्क पैदा हो सके लें, एह से जब रिप्रोडक्टिबिलिटी के महत्व होखे तब एक्सटेंशन वर्जन के रिकार्ड करीं।
पहिला रन के इंतजार एगो ब्यवहारिक ट्रेडऑफ खरीदे ला: प्रोसेसिंग मॉडल के एक बेर भा कबो-कबो हासिल करीं, फिर स्थानीय कटआउट खातिर एकर दोबारा इस्तेमाल करीं। पिक्सेल से निर्यात तक के व्यापक अनुक्रम खातिर, देखल जाय स्थानीय बैकग्राउंड हटावे के काम कईसे होला।