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精细到发丝级别的抠图算法,工程师的浪漫YYDS!

你以为这些人像发丝的勾勒是PS做的吗? 不!这是AI算法的效果! 这是什么AI技术能把发丝精细的识别,甚至还能有透明度渐变?经过小编的一番调研,这项技术叫做Matting,是指通过计算前景的颜色和透明度,将前景从影像中撷取出来,并生成一张Alpha图的技术。 该数据引用公开数据集[1] 近期PaddleSeg团队复现了经典Matting算法MODNet,并进行了一定改进,提供了更丰富的backbone模型选择,适用边缘端、服务端等多种任务场景。 在这里小编赶紧给大家贴上项目链接地址。欢迎小伙伴们star收藏:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.3/contrib/Matting 同时PaddleSeg团队提供了可部署在手机端的APP应用,欢迎大家扫码体验Matting的人像抠图效果。 APP下载链接: https://paddleseg.bj.bcebos.com/matting/models/deploy/app-debug.apk Matting精细化抠图被广泛应用在多种行业,如视频剪辑,视频合...

为效率而生:如何用 Zadig 1.6.0 全面支持全局 Helm & K8s YAML 模板

Zadig on Github/Zadig on Gitee 阅读原文/加入 Zadig 技术交流群 Zadig V1.6.0经过社区小伙伴的千呼万唤,总算出来啦! 这次版本主要包含跨项目级的模版库管理功能,通过全局 Helm Chart 模板、 K8s YAML模板、Dockerfile模板,可以快速定义服务和生成应用,减少99%维护工作量,运维工程师只需配置一次模板,开发工程师即可快速定义和部署应用。尤其适合服务体量大,服务配置同构的场景,Zadig 在不破坏原生性的基础上,能够真正实现应用交付的分层和便利性。 对于已经初具规模、微服务达到数百甚至上千、使用 Helm 部署的用户也不用怕,Zadig 做了平滑接入,可以毫无心智负担、批量快速导入现有服务,即可获取 Zadig 环境复制和持续交付能力。同时,该版本也包含了不少社区用户反馈的功能优化和缺陷修复。 以下为 1.6.0 版本亮点介绍: 支持全局 Helm、K8s YAML 模版库管理 将 K8s 资源的 YAML 配置或者部署的 Helm Chart 文件抽象成通用的模板,创建服务时从模板库导入。极致情况下只需 2 步即可成...

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