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[人工智能]pytorch+u2net实现天空分割 |
一、效果展示(图片来源网络,如有侵权请联系删除)
对于天空和前景边界明显的场景,分割效果较好。如果边界不明显或者物体、衣物和场景天空类似,则可能效果不好。 二、摘要用到的技术如下: 1、模型训练。使用pytorch版的u2net网络(https://gitee.com/throni0/U-2-Net)。 2、模型推理。使用onnxruntime,进行模型推理。模型训练中需要保存为onnx格式,或者训练完成后,将pytorch模型转换为onnx模型文件。 3、图像操作。使用Pillow,简单方便。 环境的配置,可自行查找资料。 三、模型训练3.1 数据集训练用的数据集,从网上找到了一些飞机分割的数据集,符合需求。又用ps做了一部分数据集。 将数据集放入项目中,运行u2net_train.py即可。 3.2 训练中断处理一般训练需要很长时间,中途如果意外中断,或者希望调整参数,不得不停下。只需要稍微修改一下u2net_train.py即可。
3.3 模型转换将训练生成的pth文件,转换为onnx运行文件。
四、推理推理使用onnxruntime
其他这里给出资源,包括数据集、已经训练好的onnx模型、onnxruntime推理脚本,配置环境后可直接运行。如果你对结果不满意,也可以使用数据集,对模型继续进行训练。 主业前端程序猿一枚。图片处理方面,作为业余爱好。如有错误,请各位大佬轻喷,谢谢!!😂 更多其他功能,可以扫下方二维码: |
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