Usage
写真から背景を削除します。
- Method :
- Method_1 : Quick conversion
- Method_2 : Normal conversion
- Method_3 : Object-centered
- Method_4 : Character-centered
- Background :
- White : 白の背景
- Black : 黒の背景
- Transparent : 透明な背景
- File : 変更する写真を選択してください。 入力フィールドに画像の URL を入力することもできます (例:https://i.pinimg.com/564x/94/7a/5c/ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ.jpg)
- Try it : 変換開始ボタン
Description
この機能は、u2net AI モデルを使用します。
U2Net は、画像セグメンテーション タスクに使用される深層学習ベースのモデルです。「U2Net: ネストされた U 構造でさらに深くなる」 顕著なオブジェクトの検出。 このモデルは、主にオブジェクトの境界を正確に分離するタスクで優れたパフォーマンスを示します。
U2Net は、U-Net 構造に基づいています。 -Net は、画像セグメンテーションで広く使用されているアーキテクチャであり、 エンコーダとデコーダは、エンコーダが入力画像をダウンサンプリングして特徴マップを抽出し、デコーダがこれらの特徴マップをアップサンプリングしてセグメンテーション マップを生成するように改良され、U-Net の構造をさらに拡張してより正確なセグメンテーション結果を取得します。
U2Net は、パフォーマンスを向上させるためにネストされた U-Structure も導入しました。steed 構造は、エンコーダーとデコーダーごとに異なるサイズの U-Net モジュールをネストすることで、詳細情報とグローバル コンテキスト情報を効果的に利用できます。
U2Net 大規模な画像データセットと対応する画像の境界ボックス、つまりピクセルごとのラベルを使用します。これにより、モデルはオブジェクトの境界と主要な特徴を学習し、周囲の背景から区別することができます。
< br>U2Net は主にコンピュータ ビジョンの分野で使用されます。 これは、物体検出、物体追跡、画像セグメンテーションなどを含む幅広いアプリケーションで使用されています。このモデルを使用すると、正確かつ洗練された物体分離結果が得られ、コンピューター ビジョン タスクの自動化と効率が向上します。
