डिव्हाइसवरील कापणी मॉडेल “काय पाहते”
मॉडेल तुमच्यासारखे “उत्पादन” किंवा “व्यक्ती” पाहत नाही — ते पिक्सेल पॅटर्न पाहते आणि कोणते भाग विषयाचे असण्याची शक्यता आहे ते अंदाज करते. कठीण कॉन्ट्रास्ट सीमा मदत करतात; कमी रिझोल्यूशन आणि मोशन ब्लर अडथळा आणतात.
म्हणूनच अस्पष्ट थंबनेल त्याच विषयाच्या तीक्ष्ण मूळ फोटोपेक्षा जास्त वेळा अपयशी ठरते.
प्रतिमा फाइल पासून मॉडेल इनपुट पर्यंत
आपण प्रथम निवडलेली फाईल डीकोड करणे आवश्यक आहे. संकुचित फोटो थेट मॉडेलमध्ये फाइल बाइट्सचा ब्लॉक म्हणून पास केला जात नाही. ब्राउझर त्यास रुंदी, उंची आणि रंग मूल्यांसह पिक्सेलमध्ये रूपांतरित करतो.
अनुमान पाइपलाइन नंतर मॉडेल-आकाराचे इनपुट तयार करते. मॉडेल आणि रनटाइमवर अवलंबून, तयारीमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:
- डीकोड केलेल्या प्रतिमेचा आकार मॉडेलला अपेक्षित असलेल्या परिमाणांमध्ये बदलणे;
- संख्यात्मक चॅनेल म्हणून लाल, हिरवा आणि निळा मूल्ये व्यवस्थित करणे;
- त्या मूल्यांचे स्केलिंग किंवा सामान्यीकरण;
- त्यांना टेन्सरमध्ये पॅकेज करणे, अनुमान रनटाइमद्वारे वापरलेले ॲरे स्वरूप.
अचूक परिमाणे आणि सामान्यीकरण नियम मॉडेल अंमलबजावणीशी संबंधित आहेत. महत्त्वाचा व्यावहारिक मुद्दा असा आहे की अनुमान सामान्यतः त्याच्या मूळ आकारात प्रत्येक स्त्रोत पिक्सेलवरून नव्हे तर तयार केलेल्या प्रस्तुतीवरून कार्य करते.
Easy Background Remover ऑन-डिव्हाइस सेगमेंटेशन मॉडेलसह ब्राउझरमध्ये ही अनुमान पायरी चालवते. मॉडेल फाइल पहिल्या कटआउटपूर्वी डाउनलोड करणे आवश्यक असू शकते, परंतु प्रतिमा-प्रक्रिया मार्ग मॉडेल तयार झाल्यानंतर स्थानिक राहण्यासाठी डिझाइन केले आहे. मॉडेल डाउनलोड ही मालमत्ता विनंती आहे; रिमोट इन्फरन्ससाठी निवडलेला फोटो अपलोड करण्यासारखी गोष्ट नाही.
आउटपुट हा आत्मविश्वासासारखा मुखवटा आहे
त्याच्या आउटपुटमधील प्रत्येक स्थानासाठी, मॉडेल एक मूल्य तयार करते ज्याचा अधिक विषय-समान किंवा अधिक पार्श्वभूमी-सारखा अर्थ लावला जाऊ शकतो. हे ग्रेस्केल प्रतिमा म्हणून चित्रित करणे उपयुक्त आहे:
- पांढरा म्हणजे हे क्षेत्र ठेवा;
- काळा म्हणजे हे क्षेत्र काढून टाका;
- राखाडी म्हणजे आंशिक कव्हरेज किंवा किनार्याजवळील अनिश्चितता.
ब्राउझर त्या आउटपुटला कार्यरत अल्फा मास्कमध्ये रूपांतरित करतो. मूळ रंग पिक्सेल नंतर चेकरबोर्ड, सॉलिड फिल, ग्रेडियंट किंवा इतर प्रतिमेवर संयोजित केले जाऊ शकतात. पारदर्शक निर्यात फाईलमध्ये चेकरबोर्ड रंगवण्याऐवजी मास्कला अल्फा म्हणून संग्रहित करते.
मऊ मूल्ये महत्त्वाची आहेत. जर प्रत्येक मुखवटा मूल्य शुद्ध काळा किंवा पांढरा करण्यासाठी ताबडतोब सक्ती केली गेली, तर केस, फर, फॅब्रिक तंतू, मोशन ब्लर आणि डिफोकस केलेल्या कडा अनैसर्गिकपणे कठोर होतील. आंशिक अल्फा एक नितळ संक्रमण संरक्षित करू शकते. हे जुन्या पार्श्वभूमीतून रंगीत झालर देखील उघड करू शकते, म्हणूनच परिणाम अद्याप व्हिज्युअल तपासणीस पात्र आहे.
कोणते दृश्य पुरावे मॉडेलला मदत करतात
विभाजन मॉडेल एकाच वेळी एकापेक्षा जास्त संकेत काढू शकते. मजबूत संकेतांमध्ये सहसा हे समाविष्ट होते:
- विषय आणि पार्श्वभूमी यांच्यातील फरक;
- प्रबळ वस्तूभोवती सतत सीमा;
- आकार, पोत आणि स्थितीचे परिचित संयोजन;
- खोलीचे संकेत जसे की फोकस फरक;
- दृष्यदृष्ट्या एकत्र असलेले प्रदेश.
यापैकी कोणताही संकेत हमी नाही. गडद भिंतीवर गडद जाकीट कमकुवत सीमा कॉन्ट्रास्ट देते. अरुंद अंतर असलेल्या खुर्चीमध्ये ऑब्जेक्टसारखे दिसणारे पार्श्वभूमी क्षेत्र असू शकतात. एक नमुना असलेली पार्श्वभूमी लक्ष वेधण्यासाठी वास्तविक विषयाशी स्पर्धा करू शकते.
मॉडेल उपलब्ध पिक्सेलमधून सर्वोत्तम अंदाज बांधत आहे. ती प्रतिमा कधीही कॅप्चर केलेली नाही असे तपशील पुनर्प्राप्त करू शकत नाही.
मॉडेलला काय माहित नाही
अनेक विषय उपस्थित असताना तुम्ही कोणती वस्तू ठेवायची हे मॉडेलला आपोआप कळत नाही. पारदर्शक पिण्याचे ग्लास हे व्यावसायिकदृष्ट्या महत्त्वाचे आहे, वास्तववादासाठी सावली राहिली पाहिजे किंवा एक लहान पट्टा पिशवीचा आहे हे माहित नाही.
याला अस्पष्ट स्त्रोताची लपवलेली उच्च-रिझोल्यूशन आवृत्ती देखील प्राप्त होत नाही. कॉम्प्रेशन ब्लॉक्स, क्लिप केलेले हायलाइट्स, मोशन ब्लर आणि अगदी लहान तपशील उपलब्ध पुरावे मर्यादित करतात. पूर्वावलोकन झूम वाढवल्याने स्क्रीनवर पिक्सेल मोठे होतात; ते गहाळ माहिती तयार करत नाही.
म्हणूनच “एआयने ते शोधले” आणि “एज प्रकाशित करण्यासाठी तयार आहे” हे वेगवेगळे दावे आहेत. शोध संपादन सुरू करते. पुनरावलोकन ते पूर्ण करते.
पातळ आणि पारदर्शक तपशील कठीण का आहेत
पातळ वस्तू काही पिक्सेल व्यापतात. जेव्हा अनुमान काढण्यासाठी प्रतिमेचा आकार बदलला जातो, तेव्हा त्याच्या सभोवतालच्या पार्श्वभूमीसह एक-पिक्सेल वायर किंवा हेअर स्ट्रँडची सरासरी काढली जाऊ शकते. पारदर्शक वस्तू दुसर्या कारणास्तव कठीण आहेत: त्यांचे दृश्यमान रंग अंशतः जुनी पार्श्वभूमी आहे. ऑब्जेक्ट समजणाऱ्या व्यक्तीला सीमा स्पष्ट असू शकते, तर पिक्सेल नमुना संदिग्ध राहतो.
मऊ सावल्या हेतुपुरस्सर अस्पष्टता निर्माण करतात. त्यांची बाह्य धार हळूहळू क्षीण होत जाते आणि एकही वस्तुनिष्ठपणे योग्य कटऑफ नाही. पूर्ण सावली ठेवल्यास समान पार्श्वभूमीवर नैसर्गिक वाटू शकते परंतु चमकदार नवीन फिलवर गलिच्छ दिसते. तो काढून टाकल्याने विषय तरंगताना दिसू शकतो.
मॉडेल समस्यांप्रमाणेच या निर्णयाच्या समस्या आहेत.
मॉडेल मास्क, वर्किंग मास्क आणि एक्सपोर्ट मास्क
हे तीन टप्पे वेगळे करण्यास मदत करते:
- मॉडेल मास्क: अनुमानानुसार परत आलेला स्वयंचलित अंदाज.
- वर्किंग मास्क: कोणत्याही जोडा किंवा पुसून टाकल्यानंतर एडिटरमध्ये दाखवलेला मुखवटा.
- एक्सपोर्ट मास्क: सध्याचा निकाल डाउनलोड किंवा कॉपी केल्यावर कार्यरत मास्क लागू केला जातो.
Easy Background Remover मध्ये, ब्रश शुद्धीकरण कार्यरत मुखवटा संपादित करते. अनटच्ड ऑटोमॅटिक मास्कवर शांतपणे परत येण्याऐवजी निर्यात वर्तमान संपादित परिणाम वापरते. हे मॉडेलला विस्तृत पृथक्करण हाताळू देते जेव्हा तुम्ही हेतूवर अवलंबून असलेले तपशील दुरुस्त करता.
प्रदर्शित पूर्वावलोकन संपादक फिट करण्यासाठी स्केल केले जाऊ शकते. तो डिस्प्ले आकार मास्कच्या अंतर्गत तपशीलाचे विश्वसनीय माप नाही. फरकासाठी मास्क रिझोल्यूशन वि पूर्वावलोकन आकार वाचा.
स्थानिक अंदाजामध्ये अद्याप सेटअपची पायरी आहे
डिव्हाइसवर मॉडेल चालविण्यासाठी मॉडेलचे वजन आणि सुसंगत ब्राउझर रनटाइम आवश्यक आहे. सामान्य इंटरफेस कोडपेक्षा वजन खूप मोठे आहे, म्हणून प्रत्येक संपादक लाँचवर सर्वकाही लोड करणे व्यर्थ ठरेल. पहिले सत्र मॉडेल डाउनलोड आणि कॅशे करू शकते; नंतरची सामान्य सत्रे सहसा ते पुन्हा वापरू शकतात.
प्रथम रन एखादे मॉडेल का डाउनलोड करते फोटो अपलोडसह मॉडेल मालमत्ता डाउनलोडमध्ये गोंधळ न करता त्या सीमा स्पष्ट करते. जड अनुमान देखील मुख्य इंटरफेस थ्रेडपासून दूर जाते; पहा वेब वर्कर इमेज प्रोसेसिंग बेसिक्स.
निकालाचा न्याय करण्याचा एक व्यावहारिक मार्ग
केवळ विषयाच्या केंद्राची तपासणी करू नका. मास्क तपासा जेथे पुरावा सर्वात कमकुवत आहे:
- केस, फर, व्हिस्कर्स आणि फॅब्रिक तंतू;
- चष्मा, पट्ट्या, तारा आणि अरुंद अंतर;
- कमी-कॉन्ट्रास्ट कडा;
- अर्ध-पारदर्शक सामग्री;
- संपर्क सावल्या;
- कोपरे जेथे पार्श्वभूमीचा जुना रंग राहू शकतो.
अंतिम गंतव्यस्थान अज्ञात असल्यास हलक्या आणि गडद दोन्ही पार्श्वभूमीवर निकाल पहा. फिकट प्रभामंडल पांढऱ्यावर अदृश्य होऊ शकतो आणि काळ्या रंगावर स्पष्ट होऊ शकतो. नंतर केवळ इच्छित वापरावर परिणाम करणारे क्षेत्र परिष्कृत करा.
स्वयंचलित सेगमेंटेशन हे सर्वात उपयुक्त आहे जेव्हा एक मजबूत फर्स्ट पास म्हणून हाताळले जाते, परिपूर्ण आकलनाचे विधान नाही. संपूर्ण स्थानिक कटआउट आणि परिष्करण प्रवाह वापरून पाहण्यासाठी, प्रारंभ करा पहा.