ຮູບແບບການຕັດອອກໃນອຸປະກອນເຫັນແນວໃດ
ຮູບແບບການຕັດອອກໃນອຸປະກອນບໍ່ເຫັນບຸກຄົນ, ເກີບ, ສັດລ້ຽງ, ຫຼືເກົ້າອີ້ໃນຄວາມຮູ້ສຶກຂອງມະນຸດ. ມັນໄດ້ຮັບການເປັນຕົວແທນຈໍານວນຂອງຮູບພາບແລະການຄາດຄະເນ, pixels ລວງໂດຍ pixels ລວງ, ເຂດທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນຂອງຫົວຂໍ້ຫຼັກ. ຜົນຜະລິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດຂອງມັນແມ່ນຫນ້າກາກ: ແຜນທີ່ສີຂີ້ເຖົ່າທີ່ສາມາດກາຍເປັນຊ່ອງທາງຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.
ຄວາມແຕກຕ່າງນັ້ນອະທິບາຍທັງຄວາມໄວຂອງການຕັດອັດຕະໂນມັດ ແລະຂໍ້ຈຳກັດຂອງມັນ. ຮູບແບບສາມາດນໍາໃຊ້ຮູບແບບສາຍຕາທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ແຕ່ມັນບໍ່ຮູ້ຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງເຈົ້າ. ວັດຖຸແຫຼມທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບສູນກາງອາດຈະເບິ່ງມີຄວາມສໍາຄັນ; ຂອບແກ້ວຈືດໆ ຫຼືເສັ້ນຜົມວ່າງອາດມີລັກສະນະເປັນພື້ນຫຼັງ.
ຈາກໄຟລ໌ຮູບພາບໄປສູ່ການປ້ອນແບບຈໍາລອງ
ໄຟລ໌ທີ່ທ່ານເລືອກທໍາອິດຕ້ອງໄດ້ຮັບການຖອດລະຫັດ. ຮູບພາບທີ່ຖືກບີບອັດບໍ່ໄດ້ຖືກຖ່າຍທອດໂດຍກົງເຂົ້າໃນຕົວແບບເປັນບລັອກຂອງໄບຕ໌ໄຟລ໌. ຕົວທ່ອງເວັບປ່ຽນມັນເປັນ pixels ທີ່ມີຄວາມກວ້າງ, ຄວາມສູງ, ແລະຄ່າສີ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທໍ່ inference ກະກຽມການປ້ອນຂໍ້ມູນຂະຫນາດ. ອີງຕາມຕົວແບບແລະເວລາແລ່ນ, ການກະກຽມສາມາດປະກອບມີ:
- ປັບຂະໜາດຮູບພາບທີ່ຖອດລະຫັດໃຫ້ເປັນຂະໜາດທີ່ຕົວແບບຄາດໄວ້;
- ຈັດຄ່າສີແດງ, ສີຂຽວ, ແລະສີຟ້າເປັນຊ່ອງຕົວເລກ;
- ປັບຂະຫນາດຫຼື normalizing ຄ່າເຫຼົ່ານັ້ນ;
- ການຫຸ້ມຫໍ່ພວກມັນເຂົ້າໄປໃນ tensor, ຮູບແບບ array ທີ່ໃຊ້ໂດຍ inference runtime.
ຂະຫນາດທີ່ແນ່ນອນແລະກົດລະບຽບການປົກກະຕິແມ່ນຂຶ້ນກັບການປະຕິບັດຕົວແບບ. ຈຸດປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນແມ່ນວ່າ inference ປົກກະຕິແລ້ວເຮັດວຽກຈາກການເປັນຕົວແທນກະກຽມ, ບໍ່ແມ່ນມາຈາກທຸກ pixels ລວງຂອງຂະຫນາດຕົ້ນສະບັບຂອງຕົນ.
Easy Background Remover ດໍາເນີນການຂັ້ນຕອນການສະຫຼຸບນີ້ຢູ່ໃນຕົວທ່ອງເວັບດ້ວຍຮູບແບບການແບ່ງສ່ວນໃນອຸປະກອນ. ໄຟລ໌ຕົວແບບອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ດາວໂຫຼດກ່ອນການຕັດອອກຄັ້ງທໍາອິດ, ແຕ່ເສັ້ນທາງການປຸງແຕ່ງຮູບພາບໄດ້ຖືກອອກແບບໃຫ້ຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນເມື່ອຕົວແບບພ້ອມແລ້ວ. ການດາວໂຫຼດແບບຈໍາລອງແມ່ນການຮ້ອງຂໍຊັບສິນ; ມັນບໍ່ແມ່ນສິ່ງດຽວກັນກັບການອັບໂຫລດຮູບພາບທີ່ເລືອກສໍາລັບການ inference ຫ່າງໄກສອກຫຼີກ.
ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຫນ້າກາກທີ່ຫມັ້ນໃຈ
ສໍາລັບແຕ່ລະສະຖານທີ່ໃນຜົນຜະລິດຂອງມັນ, ຮູບແບບຈະຜະລິດມູນຄ່າທີ່ສາມາດຕີຄວາມຄ້າຍຄືກັບຫົວຂໍ້ຫຼາຍຫຼືຄ້າຍຄືກັບພື້ນຫລັງ. ມັນເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະໃຫ້ຮູບພາບນີ້ເປັນຮູບສີຂີ້ເຖົ່າ:
- ສີຂາວຫມາຍຄວາມວ່າຮັກສາພື້ນທີ່ນີ້;
- ສີດໍາຫມາຍຄວາມວ່າເອົາພື້ນທີ່ນີ້;
- ສີຂີ້ເຖົ່າຫມາຍເຖິງການຄຸ້ມຄອງບາງສ່ວນຫຼືຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຢູ່ໃກ້ກັບຂອບ.
ຕົວທ່ອງເວັບປ່ຽນຜົນຜະລິດນັ້ນເຂົ້າໄປໃນຫນ້າກາກອັນຟາທີ່ເຮັດວຽກ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, pixels ສີຕົ້ນສະບັບສາມາດປະກອບໃສ່ checkerboard, ຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ແຂງ, gradient, ຫຼືຮູບອື່ນ. ການສົ່ງອອກທີ່ໂປ່ງໃສເກັບຮັກສາຫນ້າກາກເປັນອັນຟາແທນທີ່ຈະທາສີກະດານ checker ເຂົ້າໄປໃນໄຟລ໌.
ຄຸນຄ່າທີ່ອ່ອນໂຍນແມ່ນສໍາຄັນ. ຖ້າຄ່າໜ້າກາກທຸກອັນຖືກບັງຄັບໃຫ້ເປັນສີດຳ ຫຼື ສີຂາວບໍລິສຸດທັນທີ, ຜົມ, ຂົນ, ເສັ້ນໃຍຜ້າ, ການເຄື່ອນໄຫວມົວ, ແລະຂອບທີ່ໂຟກັສຈະແຂງຜິດປົກກະຕິ. alpha ບາງສ່ວນສາມາດຮັກສາການຫັນປ່ຽນທີ່ລຽບກວ່າ. ມັນຍັງສາມາດເປີດເຜີຍຂອບສີຈາກພື້ນຫລັງເກົ່າ, ເຊິ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ວ່າຜົນໄດ້ຮັບຍັງສົມຄວນໄດ້ຮັບການກວດສອບສາຍຕາ.
ຫຼັກຖານທາງສາຍຕາອັນໃດຊ່ວຍໃຫ້ຕົວແບບ
ຮູບແບບການແບ່ງສ່ວນສາມາດແຕ້ມໄດ້ຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງຂໍ້ຄຶດໃນເວລາດຽວ. ຂໍ້ຄຶດທີ່ເຂັ້ມແຂງມັກຈະປະກອບມີ:
- ກົງກັນຂ້າມລະຫວ່າງຫົວຂໍ້ແລະພື້ນຖານ;
- ເຂດແດນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງປະມານວັດຖຸທີ່ເດັ່ນຊັດ;
- ການປະສົມທີ່ຄຸ້ນເຄີຍຂອງຮູບຮ່າງ, ໂຄງສ້າງ, ແລະຕໍາແຫນ່ງ;
- ຕົວຊີ້ບອກຄວາມເລິກເຊັ່ນ: ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຈຸດສຸມ;
- ເຂດທີ່ເບິ່ງເຫັນເປັນຮ່ວມກັນ.
ບໍ່ມີຂໍ້ຄຶດເຫຼົ່ານີ້ເປັນການຮັບປະກັນ. ເສື້ອກັນໜາວໃສ່ຝາສີມືດໃຫ້ຄວາມຄົມຊັດຂອງເຂດແດນທີ່ອ່ອນແອ. ເກົ້າອີ້ທີ່ມີຊ່ອງຫວ່າງແຄບອາດມີພື້ນທີ່ພື້ນຫລັງທີ່ຄ້າຍຄືກັບວັດຖຸ. ສາກຫຼັງທີ່ມີຮູບແບບສາມາດແຂ່ງຂັນກັບເລື່ອງຕົວຈິງເພື່ອຄວາມສົນໃຈ.
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວກໍາລັງເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ດີທີ່ສຸດຈາກ pixels ທີ່ມີຢູ່. ມັນບໍ່ສາມາດຟື້ນຕົວລາຍລະອຽດທີ່ຮູບພາບບໍ່ເຄີຍຖືກບັນທຶກ.
ຕົວແບບຫຍັງບໍ່ຮູ້
ຮູບແບບດັ່ງກ່າວບໍ່ຮູ້ອັດຕະໂນມັດວ່າວັດຖຸໃດທີ່ເຈົ້າໝາຍເຖິງຈະເກັບໄວ້ເມື່ອມີຫຼາຍໆຫົວຂໍ້. ມັນບໍ່ຮູ້ວ່າແກ້ວດື່ມໂປ່ງໃສມີຄວາມສໍາຄັນທາງດ້ານການຄ້າ, ເງົາຄວນຈະຢູ່ກັບຄວາມເປັນຈິງ, ຫຼືວ່າສາຍຂະຫນາດນ້ອຍເປັນຂອງຖົງ.
ມັນຍັງບໍ່ໄດ້ຮັບສະບັບຄວາມລະອຽດສູງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງແຫຼ່ງມົວ. ບລັອກການບີບອັດ, ການຕັດຈຸດເດັ່ນ, ການເຄື່ອນໄຫວມົວ, ແລະລາຍລະອຽດນ້ອຍໆຈຳກັດຫຼັກຖານທີ່ມີຢູ່. ການເພີ່ມການຊູມຕົວຢ່າງເຮັດໃຫ້ pixels ໃຫຍ່ຂຶ້ນໃນຫນ້າຈໍ; ມັນບໍ່ໄດ້ສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ.
ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າ “AI ກວດພົບມັນ” ແລະ “ຂອບແມ່ນພ້ອມທີ່ຈະເຜີຍແຜ່” ແມ່ນການຮຽກຮ້ອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການກວດຫາເລີ່ມຕົ້ນການແກ້ໄຂ. ການທົບທວນຄືນຈົບມັນ.
ເປັນຫຍັງລາຍລະອຽດບາງເບົາ ແລະ ໂປ່ງໃສຈຶ່ງຍາກ
ວັດຖຸບາງໆມີສອງສາມ pixels. ເມື່ອຮູບພາບຖືກປັບຂະໜາດສຳລັບການສົມມຸດຕິຖານ, ເສັ້ນລວດໜຶ່ງພິກເຊວ ຫຼືເສັ້ນຜົມອາດຈະຖືກສະເລ່ຍໂດຍມີພື້ນຫຼັງອ້ອມຮອບມັນ. ວັດຖຸທີ່ມີຄວາມໂປ່ງໃສແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກສໍາລັບເຫດຜົນອື່ນ: ສີທີ່ສັງເກດເຫັນຂອງພວກມັນແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງພື້ນຫລັງເກົ່າ. ຂອບເຂດອາດຈະຊັດເຈນກັບຜູ້ທີ່ເຂົ້າໃຈວັດຖຸ, ໃນຂະນະທີ່ຮູບແບບ pixels ລວງຍັງຄົງມີຄວາມຊັດເຈນ.
ເງົາອ່ອນໆສ້າງຄວາມບໍ່ຊັດເຈນໂດຍເຈດຕະນາ. ຂອບນອກຂອງພວກມັນຄ່ອຍໆຈາງລົງ, ແລະບໍ່ມີການຕັດທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມຈຸດປະສົງດຽວ. ການຮັກສາເງົາເຕັມທີ່ອາດຈະເບິ່ງເປັນທໍາມະຊາດໃນພື້ນຫລັງທີ່ຄ້າຍຄືກັນແຕ່ເປື້ອນຢູ່ໃນການຕື່ມຂໍ້ມູນໃຫມ່ທີ່ສົດໃສ. ການຖອດມັນອອກອາດເຮັດໃຫ້ວັດຖຸປາກົດຂື້ນ.
ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນບັນຫາການຕັດສິນຫຼາຍເທົ່າກັບບັນຫາຕົວແບບ.
ຫນ້າກາກແບບຈໍາລອງ, ຫນ້າກາກເຮັດວຽກ, ແລະຫນ້າກາກສົ່ງອອກ
ມັນຊ່ວຍແຍກສາມຂັ້ນຕອນ:
- ** ຫນ້າກາກແບບຈໍາລອງ:** ການຄາດຄະເນອັດຕະໂນມັດກັບຄືນມາໂດຍ inference.
- ໜ້າກາກເຮັດວຽກ: ໜ້າກາກທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຕົວແກ້ໄຂ ຫຼັງຈາກການປັບປຸງ ຫຼືລຶບການຕື່ມ.
- ໜ້າກາກສົ່ງອອກ: ໜ້າກາກທີ່ໃຊ້ໄດ້ນຳໃຊ້ເມື່ອຜົນໄດ້ຮັບປະຈຸບັນຖືກດາວໂຫຼດ ຫຼືສຳເນົາ.
ໃນ Easy Background Remover, ການກັ່ນແປງແປງແກ້ໄຂໜ້າກາກທີ່ເຮັດວຽກໄດ້. ການສົ່ງອອກຈະໃຊ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກແກ້ໄຂໃນປັດຈຸບັນແທນທີ່ຈະກັບຄືນໄປຫາຫນ້າກາກອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ມີການສໍາພັດຢ່າງງຽບໆ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບສາມາດຈັດການການແຍກອອກຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຂະນະທີ່ທ່ານແກ້ໄຂລາຍລະອຽດທີ່ຂຶ້ນກັບຄວາມຕັ້ງໃຈ.
ການສະແດງຕົວຢ່າງທີ່ສະແດງອາດຈະຖືກປັບຂະຫນາດໃຫ້ພໍດີກັບບັນນາທິການ. ຂະຫນາດຈໍສະແດງຜົນນັ້ນບໍ່ແມ່ນມາດຕະການທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຂອງລາຍລະອຽດພາຍໃນຂອງຫນ້າກາກ. ອ່ານ ຄວາມລະອຽດໜ້າກາກທຽບກັບຂະໜາດຕົວຢ່າງ ສໍາລັບຄວາມແຕກຕ່າງ.
inference ທ້ອງຖິ່ນຍັງມີຂັ້ນຕອນການຕິດຕັ້ງ
ແລ່ນຕົວແບບຢູ່ໃນອຸປະກອນຕ້ອງການນ້ໍາຫນັກຕົວແບບແລະເວລາແລ່ນຂອງຕົວທ່ອງເວັບທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້. ນ້ໍາຫນັກແມ່ນໃຫຍ່ກວ່າລະຫັດການໂຕ້ຕອບແບບທໍາມະດາ, ດັ່ງນັ້ນການໂຫຼດທຸກຢ່າງໃນທຸກໆການເປີດຕົວບັນນາທິການຈະເສຍເງິນ. ກອງປະຊຸມຄັ້ງທໍາອິດອາດຈະດາວໂຫລດແລະ cache ຮູບແບບ; ຕໍ່ມາ ຊ່ວງເວລາທຳມະດາສາມາດນຳໃຊ້ມັນຄືນໃໝ່ໄດ້.
ເປັນຫຍັງການດໍາເນີນການທໍາອິດການດາວໂຫຼດຕົວແບບ ອະທິບາຍຂອບເຂດນັ້ນໂດຍບໍ່ມີການສັບສົນການດາວໂຫຼດຊັບສິນຮູບແບບທີ່ມີການອັບຮູບພາບ. inference ຫນັກຍັງແລ່ນຫນີຈາກກະທູ້ການໂຕ້ຕອບຕົ້ນຕໍ; ເບິ່ງ Web Worker image processing basics.
ວິທີການປະຕິບັດເພື່ອຕັດສິນຜົນໄດ້ຮັບ
ຢ່າກວດກາພຽງແຕ່ຈຸດສູນກາງຂອງວິຊາ. ກວດເບິ່ງຫນ້າກາກບ່ອນທີ່ຫຼັກຖານອ່ອນແອທີ່ສຸດ:
- ເສັ້ນຜົມ, ຂົນ, whiskers, ແລະເສັ້ນໄຍຜ້າ;
- ແວ່ນຕາ, ສາຍ, ສາຍ, ແລະຊ່ອງຫວ່າງແຄບ;
- ຂອບທາງກົງກັນຂ້າມຕ່ໍາ;
- ວັດສະດຸເຄິ່ງໂປ່ງໃສ;
- ຕິດຕໍ່ພົວພັນເງົາ;
- ມຸມທີ່ສີພື້ນຫລັງເກົ່າອາດຈະຍັງຄົງຢູ່.
ເບິ່ງຜົນລັບທັງພື້ນຫຼັງແສງສະຫວ່າງ ແລະບ່ອນມືດ ຖ້າປາຍທາງສຸດທ້າຍບໍ່ຮູ້. halo ຈືດໆສາມາດຫາຍໄປໃນສີຂາວແລະເຫັນໄດ້ຊັດເຈນກ່ຽວກັບສີດໍາ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ປັບປຸງພຽງແຕ່ພື້ນທີ່ທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ການນໍາໃຊ້ທີ່ມີຈຸດປະສົງ.
ການແບ່ງສ່ວນອັດຕະໂນມັດແມ່ນເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດເມື່ອຖືກປະຕິບັດເປັນການຜ່ານທໍາອິດທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ບໍ່ແມ່ນຄໍາເວົ້າຂອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສົມບູນແບບ. ເພື່ອທົດລອງໃຊ້ການຕັດອອກໃນທ້ອງຖິ່ນເຕັມຮູບແບບ ແລະການປັບປຸງ, ເບິ່ງ ເລີ່ມຕົ້ນ.