Usage

사진에서 배경을 제거합니다.

• Method :
1. Method_1 : 삐른변환
2. Method_2 : 일반변환
3. Method_3 : 사물중심
4. Method_4 : 인물중심
• Background :
1. White : 흰색배경
2. Black : 검은색배경
3. Transparent : 투명배경
• File : 변경할 사진 선택. 입력란에 이미지 Url 입력도 가능(예:https://i.pinimg.com/564x/94/7a/5c/ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ.jpg)
• Try it : 변환시작버튼

Description

이 기능은 u2net AI model을 사용합니다.

U2Net은 딥러닝 기반의 모델로, 이미지 세그멘테이션 작업을 위해 사용되는 네트워크입니다. 'U2Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection'이라는 논문에서 제안되었습니다. 이 모델은 주로 사물의 경계를 정확하게 분리하는 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

U2Net은 U-Net 구조를 기반으로 합니다. U-Net은 이미지 세그멘테이션에서 널리 사용되는 아키텍처로, 인코더와 디코더로 구성된 신경망입니다. 인코더는 입력 이미지를 다운샘플링하여 특성 맵을 추출하고, 디코더는 이러한 특성 맵을 업샘플링하여 세그멘테이션 맵을 생성합니다. U2Net은 U-Net의 구조를 더욱 깊게 확장하여 더 정확한 세그멘테이션 결과를 얻을 수 있도록 개선되었습니다.

U2Net은 또한 네스티드 구조(Nested U-Structure)를 도입하여 성능을 향상시켰습니다. 네스티드 구조는 인코더와 디코더 각각에 대해 다양한 크기의 U-Net 모듈을 중첩시킴으로써 세부 정보와 전역적인 문맥 정보를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

U2Net은 훈련을 위해 대규모의 이미지 데이터셋과 해당 이미지의 바운딩 박스 또는 픽셀 단위의 레이블을 사용합니다. 이를 통해 모델은 사물의 경계와 주요 특징을 학습하고, 주변 배경과 구분할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

U2Net은 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사물 검출, 객체 추적, 이미지 분할 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 이 모델을 사용하면 정확하고 정제된 사물 분리 결과를 얻을 수 있으며, 컴퓨터 비전 작업에 대한 자동화 및 효율성을 향상시킬 수 있습니다.