实例介绍
【实例简介】
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── BackgroundMattingV2-a8e82df9f594578edf287dbb2b289ebcc50fbf00
├── data_path.py
├── dataset
│ ├── augmentation.py
│ ├── images.py
│ ├── __init__.py
│ ├── sample.py
│ ├── video.py
│ └── zip.py
├── doc
│ └── model_usage.md
├── eval
│ ├── benchmark.m
│ ├── compute_connectivity_error.m
│ ├── compute_gradient_loss.m
│ ├── compute_mse_loss.m
│ ├── compute_sad_loss.m
│ └── gaussgradient.m
├── export_onnx.py
├── export_torchscript.py
├── images
│ ├── architecture.svg
│ └── teaser.gif
├── inference_images.py
├── inference_speed_test.py
├── inference_utils.py
├── inference_video.py
├── inference_webcam.py
├── LICENSE
├── model
│ ├── decoder.py
│ ├── __init__.py
│ ├── mobilenet.py
│ ├── model.py
│ ├── refiner.py
│ ├── resnet.py
│ └── utils.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── train_base.py
└── train_refine.py
6 directories, 35 files
Real-Time High-Resolution Background Matting
这是论文Real-Time High-Resolution Background Matting的官方存储库。我们的模型需要捕捉额外的背景图像，并在Nvidia RTX 2080 TI GPU上以4K 30fps和HD 60fps实现最先进的抠除效果。
inference_speed_test.py脚本允许您测量我们模型的张量吞吐量，这应该能够实现实时性。inference_video.py脚本允许您测试您的视频在我们的模型上，但视频编码和解码是没有硬件加速和并行化进行的。
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── BackgroundMattingV2-a8e82df9f594578edf287dbb2b289ebcc50fbf00
├── data_path.py
├── dataset
│ ├── augmentation.py
│ ├── images.py
│ ├── __init__.py
│ ├── sample.py
│ ├── video.py
│ └── zip.py
├── doc
│ └── model_usage.md
├── eval
│ ├── benchmark.m
│ ├── compute_connectivity_error.m
│ ├── compute_gradient_loss.m
│ ├── compute_mse_loss.m
│ ├── compute_sad_loss.m
│ └── gaussgradient.m
├── export_onnx.py
├── export_torchscript.py
├── images
│ ├── architecture.svg
│ └── teaser.gif
├── inference_images.py
├── inference_speed_test.py
├── inference_utils.py
├── inference_video.py
├── inference_webcam.py
├── LICENSE
├── model
│ ├── decoder.py
│ ├── __init__.py
│ ├── mobilenet.py
│ ├── model.py
│ ├── refiner.py
│ ├── resnet.py
│ └── utils.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── train_base.py
└── train_refine.py
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