ડિવાઇસ પરનું મોડેલ શું ”જુએ છે”
મોડેલ માનવની જેમ ઇમેજ ”સમજતું” નથી. તે રંગ, કોન્ટ્રાસ્ટ અને આકારથી સંભવિત સીમા શોધે છે. તેથી ઓછો કોન્ટ્રાસ્ટ અને નરમ બોકે માસ્કને મુશ્કેલ બનાવે.
સારો સ્ત્રોત વધુ સ્પષ્ટ સંકેત આપે — જાદુ નહીં.
ઇમેજ ફાઇલથી મોડેલ ઇનપુટ સુધી
તમે પ્રથમ પસંદ કરેલી ફાઇલને ડીકોડ કરવાની રહેશે. સંકુચિત ફોટો ફાઇલ બાઇટ્સના બ્લોક તરીકે સીધા મોડેલમાં પસાર થતો નથી. બ્રાઉઝર તેને પહોળાઈ, ઊંચાઈ અને રંગ મૂલ્યો સાથે પિક્સેલમાં ફેરવે છે.
અનુમાન પાઇપલાઇન પછી એક મોડેલ-કદનું ઇનપુટ તૈયાર કરે છે. મોડેલ અને રનટાઇમના આધારે, તૈયારીમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે:
- ડીકોડેડ ઈમેજને મોડલ દ્વારા અપેક્ષિત પરિમાણોમાં માપ બદલવું;
- લાલ, લીલો અને વાદળી મૂલ્યોને આંકડાકીય ચેનલો તરીકે ગોઠવવું;
- તે મૂલ્યોનું સ્કેલિંગ અથવા સામાન્યકરણ;
- તેમને ટેન્સરમાં પેકેજિંગ, અનુમાન રનટાઇમ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા એરે ફોર્મેટ.
ચોક્કસ પરિમાણો અને નોર્મલાઇઝેશન નિયમો મોડેલ અમલીકરણ સાથે સંબંધિત છે. મહત્વનો વ્યવહારુ મુદ્દો એ છે કે અનુમાન સામાન્ય રીતે તૈયાર રજૂઆતથી કામ કરે છે, તેના મૂળ કદમાં દરેક સ્ત્રોત પિક્સેલમાંથી નહીં.
Easy Background Remover બ્રાઉઝરમાં આ અનુમાન પગલું ઓન-ડિવાઈસ સેગ્મેન્ટેશન મોડલ સાથે ચલાવે છે. મોડેલ ફાઇલને પ્રથમ પૃષ્ઠભૂમિ દૂર કરવું પહેલાં ડાઉનલોડ કરવાની જરૂર પડી શકે છે, પરંતુ ઇમેજ-પ્રોસેસિંગ પાથ એકવાર મોડલ તૈયાર થઈ જાય તે પછી સ્થાનિક રહેવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યો છે. મોડલ ડાઉનલોડ એ એસેટ વિનંતી છે; તે દૂરસ્થ અનુમાન માટે પસંદ કરેલ ફોટો અપલોડ કરવા જેવી જ વસ્તુ નથી.
આઉટપુટ આત્મવિશ્વાસ જેવું માસ્ક છે
તેના આઉટપુટમાં દરેક સ્થાન માટે, મોડેલ એક મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરે છે જેને વધુ વિષય-જેવા અથવા વધુ પૃષ્ઠભૂમિ-જેવા તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે. આને ગ્રેસ્કેલ ઇમેજ તરીકે ચિત્રિત કરવું ઉપયોગી છે:
- સફેદ એટલે આ વિસ્તાર રાખો;
- કાળો એટલે આ વિસ્તાર દૂર કરો;
- ગ્રેનો અર્થ છે આંશિક કવરેજ અથવા ધારની નજીકની અનિશ્ચિતતા.
બ્રાઉઝર તે આઉટપુટને વર્કિંગ આલ્ફા માસ્કમાં રૂપાંતરિત કરે છે. મૂળ રંગ પિક્સેલ્સ પછી ચેકરબોર્ડ, નક્કર ભરણ, ઢાળ અથવા અન્ય છબી પર સંયોજિત કરી શકાય છે. પારદર્શક નિકાસ ફાઇલમાં ચેકરબોર્ડને રંગવાને બદલે માસ્કને આલ્ફા તરીકે સંગ્રહિત કરે છે.
નરમ મૂલ્યો મહત્વપૂર્ણ છે. જો દરેક માસ્ક મૂલ્યને તરત જ શુદ્ધ કાળા અથવા સફેદ કરવાની ફરજ પાડવામાં આવે, તો વાળ, રૂંવાટી, ફેબ્રિક ફાઇબર્સ, મોશન બ્લર અને ડિફોકસ્ડ કિનારીઓ અકુદરતી રીતે સખત બની જશે. આંશિક આલ્ફા સરળ સંક્રમણને સાચવી શકે છે. તે જૂની પૃષ્ઠભૂમિમાંથી રંગની ફ્રિન્જને પણ છતી કરી શકે છે, જેના કારણે પરિણામ હજુ પણ વિઝ્યુઅલ ચેકને પાત્ર છે.
કયા દ્રશ્ય પુરાવા મોડેલને મદદ કરે છે
એક વિભાજન મોડેલ એક સાથે એક કરતાં વધુ સંકેતો પર દોરી શકે છે. મજબૂત સંકેતોમાં ઘણીવાર સમાવેશ થાય છે:
- વિષય અને પૃષ્ઠભૂમિ વચ્ચેનો વિરોધાભાસ;
- પ્રભાવશાળી પદાર્થની આસપાસ સતત સીમાઓ;
- આકાર, રચના અને સ્થિતિના પરિચિત સંયોજનો;
- ઊંડાઈ સંકેતો જેમ કે ફોકસ તફાવતો;
- પ્રદેશો કે જે દૃષ્ટિની રીતે એકસાથે સંબંધ ધરાવે છે.
આમાંની કોઈપણ કડી ગેરંટી નથી. શ્યામ દિવાલ સામે ડાર્ક જેકેટ નબળા સીમા કોન્ટ્રાસ્ટ આપે છે. સાંકડા અંતર સાથેની ખુરશીમાં પૃષ્ઠભૂમિ ક્ષેત્રો હોઈ શકે છે જે ઑબ્જેક્ટને મળતા આવે છે. પેટર્નવાળી પૃષ્ઠભૂમિ ધ્યાન માટે વાસ્તવિક વિષય સાથે સ્પર્ધા કરી શકે છે.
મોડેલ ઉપલબ્ધ પિક્સેલ્સમાંથી શ્રેષ્ઠ અંદાજ લગાવી રહ્યું છે. તે વિગત પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકતી નથી કે જે છબી ક્યારેય કેપ્ચર કરવામાં આવી નથી.
મોડેલને શું ખબર નથી
જ્યારે ઘણા વિષયો હાજર હોય ત્યારે મોડેલ આપમેળે જાણતું નથી કે તમે કયો ઑબ્જેક્ટ રાખવા માગો છો. તે જાણતું નથી કે પારદર્શક પીવાનો ગ્લાસ વ્યવસાયિક રીતે મહત્વપૂર્ણ છે, વાસ્તવિકતા માટે પડછાયો રહેવો જોઈએ, અથવા એક નાનો પટ્ટો બેગનો છે.
તે અસ્પષ્ટ સ્ત્રોતનું છુપાયેલ ઉચ્ચ-રીઝોલ્યુશન સંસ્કરણ પણ પ્રાપ્ત કરતું નથી. કમ્પ્રેશન બ્લોક્સ, ક્લિપ કરેલ હાઇલાઇટ્સ, ગતિ અસ્પષ્ટતા અને ખૂબ જ નાની વિગતો ઉપલબ્ધ પુરાવાઓને મર્યાદિત કરે છે. પૂર્વાવલોકન ઝૂમ વધારવાથી સ્ક્રીન પર પિક્સેલ મોટા થાય છે; તે ગુમ થયેલ માહિતી બનાવતું નથી.
આ કારણે જ “AI એ તેને શોધી કાઢ્યું” અને “ધાર પ્રકાશિત કરવા માટે તૈયાર છે” અલગ-અલગ દાવાઓ છે. શોધ સંપાદન શરૂ કરે છે. સમીક્ષા તેને સમાપ્ત કરે છે.
પાતળી અને પારદર્શક વિગતો કેમ મુશ્કેલ છે
પાતળી વસ્તુઓ થોડા પિક્સેલ્સ ધરાવે છે. જ્યારે અનુમાન માટે છબીનું કદ બદલવામાં આવે છે, ત્યારે તેની આસપાસની પૃષ્ઠભૂમિ સાથે એક-પિક્સેલ વાયર અથવા હેર સ્ટ્રૅન્ડને સરેરાશ કરી શકાય છે. પારદર્શક વસ્તુઓ અન્ય કારણોસર મુશ્કેલ છે: તેમનો દૃશ્યમાન રંગ અંશતઃ જૂની પૃષ્ઠભૂમિ છે. ઑબ્જેક્ટને સમજનાર વ્યક્તિ માટે સીમા સ્પષ્ટ હોઈ શકે છે, જ્યારે પિક્સેલ પેટર્ન અસ્પષ્ટ રહે છે.
નરમ પડછાયાઓ ઇરાદાપૂર્વકની અસ્પષ્ટતા બનાવે છે. તેમની બાહ્ય ધાર ધીમે ધીમે ઝાંખી થાય છે, અને ત્યાં કોઈ એક પણ ઉદ્દેશ્યપૂર્વક યોગ્ય કટઓફ નથી. સંપૂર્ણ પડછાયો રાખવાથી સમાન પૃષ્ઠભૂમિ પર કુદરતી લાગે છે પરંતુ તેજસ્વી નવા ભરણ પર ગંદા લાગે છે. તેને દૂર કરવાથી વિષય તરતો દેખાઈ શકે છે.
આ મોડેલ સમસ્યાઓ જેટલી જ નિર્ણયની સમસ્યાઓ છે.
મોડલ માસ્ક, વર્કિંગ માસ્ક અને એક્સપોર્ટ માસ્ક
તે ત્રણ તબક્કાઓને અલગ કરવામાં મદદ કરે છે:
- મોડલ માસ્ક: અનુમાન દ્વારા પરત કરવામાં આવેલ સ્વચાલિત અંદાજ.
- વર્કિંગ માસ્ક: કોઈપણ એડ અથવા ઇરેઝ રિફાઇનમેન્ટ પછી એડિટરમાં દર્શાવેલ માસ્ક.
- માસ્ક એક્સપોર્ટ કરો: વર્તમાન પરિણામ ડાઉનલોડ અથવા કૉપિ કરવામાં આવે ત્યારે વર્કિંગ માસ્ક લાગુ કરવામાં આવે છે.
Easy Background Remover માં, બ્રશ રિફાઇનમેન્ટ વર્કિંગ માસ્કને સંપાદિત કરે છે. નિકાસ અસ્પૃશ્ય સ્વચાલિત માસ્ક પર શાંતિપૂર્વક પાછા ફરવાને બદલે વર્તમાન સંપાદિત પરિણામનો ઉપયોગ કરે છે. આ મોડેલને વ્યાપક વિભાજનને હેન્ડલ કરવા દે છે જ્યારે તમે ઇરાદા પર આધારિત વિગતોને ઠીક કરો છો.
પ્રદર્શિત પૂર્વાવલોકન સંપાદકને ફિટ કરવા માટે માપવામાં આવી શકે છે. તે ડિસ્પ્લેનું કદ માસ્કની આંતરિક વિગતોનું વિશ્વસનીય માપ નથી. તફાવત માટે માસ્ક રિઝોલ્યુશન વિ પૂર્વાવલોકન કદ વાંચો.
સ્થાનિક અનુમાનમાં હજી સેટઅપ પગલું છે
ઉપકરણ પર મોડલ ચલાવવા માટે મોડેલ વજન અને સુસંગત બ્રાઉઝર રનટાઈમ જરૂરી છે. વજન સામાન્ય ઈન્ટરફેસ કોડ કરતાં ઘણું મોટું છે, તેથી દરેક એડિટર લોંચ પર બધું લોડ કરવું નકામું હશે. પ્રથમ સત્ર મોડલને ડાઉનલોડ અને કેશ કરી શકે છે; પછીના સામાન્ય સત્રો સામાન્ય રીતે તેનો ફરીથી ઉપયોગ કરી શકે છે.
શા માટે પ્રથમ રન મોડલ ડાઉનલોડ કરે છે ફોટો અપલોડ સાથે મોડલ એસેટ ડાઉનલોડને ગૂંચવણમાં મૂક્યા વિના તે સીમા સમજાવે છે. ભારે અનુમાન પણ મુખ્ય ઇન્ટરફેસ થ્રેડથી દૂર ચાલે છે; જુઓ વેબ વર્કર ઇમેજ પ્રોસેસિંગ બેઝિક્સ.
પરિણામ નક્કી કરવાની વ્યવહારુ રીત
ફક્ત વિષયના કેન્દ્રનું નિરીક્ષણ કરશો નહીં. માસ્ક તપાસો જ્યાં પુરાવા સૌથી નબળા છે:
- વાળ, ફર, મૂછો અને ફેબ્રિક રેસા;
- ચશ્મા, પટ્ટાઓ, વાયર અને સાંકડા ગાબડા;
- ઓછી કોન્ટ્રાસ્ટ ધાર;
- અર્ધ-પારદર્શક સામગ્રી;
- સંપર્ક પડછાયાઓ;
- ખૂણા જ્યાં જૂનો પૃષ્ઠભૂમિ રંગ રહી શકે છે.
જો અંતિમ મુકામ અજ્ઞાત હોય તો પ્રકાશ અને શ્યામ બંને પૃષ્ઠભૂમિ પર પરિણામ જુઓ. નિસ્તેજ પ્રભામંડળ સફેદ પર અદૃશ્ય થઈ શકે છે અને કાળા પર સ્પષ્ટ થઈ શકે છે. પછી ફક્ત તે જ વિસ્તારોને રિફાઇન કરો જે ઇચ્છિત ઉપયોગને અસર કરે છે.
સ્વચાલિત વિભાજન સૌથી વધુ ઉપયોગી છે જ્યારે મજબૂત પ્રથમ પાસ તરીકે ગણવામાં આવે છે, સંપૂર્ણ સમજણનું નિવેદન નહીં. સંપૂર્ણ સ્થાનિક પૃષ્ઠભૂમિ દૂર કરવું અને રિફાઇનમેન્ટ ફ્લો અજમાવવા માટે, જુઓ Get start.