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背景虚化、虚拟背景应用恰恰可以解决这一问题，而人像分割技术正是背后支撑这些应用的关键技术。...与Native相比 Web端进行实时人像分割有何不同 相比于Native端的AI推理任务实现，目前Web端实现时有如下难点： 模型轻量：Native端可以在软件包中预置推理模型，而Web端则需要重复加载...针对上述难点，笔者将从模型选择、框架选择、算法调优、数据IO优化几方面介绍TRTC的Web端人像分割技术实践。...算法调优：实践初期，我们发现无论如何调节模型参数，人像在视频中的分割边缘都会出现剧烈抖动，而且抖动会随着帧率增加进一步恶化。...最后回到人像分割这一任务，本文使用的模型是逐帧独立预测，没有考虑帧间信息，最近开源的如RVM模型[2]基于循环神经网络构建，加入了对于帧间信息的考察，同时团队也给出了一个经过INT8量化的轻量模型。
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