python src/main.py \ --basnet_service_ip="http://X.X.X.X" \ --basnet_service_host="basnet-http.default.example.com..." \ --photoshop_password 123456 技术细节 该工具使用 BASNet (Qin et al, CVPR 2019) 执行显著目标检测和背景移除。...显著目标检测和背景移除 项目作者使用 BASNet 执行显著目标检测和背景移除。...BASNet 出自一篇 CVPR 2019 论文《BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection》，关于边界的显著性检测。...BASNet 的架构如下图所示： ? 为方便使用，项目作者制作了一个 BASNet HTTP 服务包装器。
所以，大家都在用的 BASNet，为何如此神奇？ BASNet 论文详解 深度卷积神经网络已经被用于显著目标检测（Salient object detection），并获得了 SOTA 的性能。...如下图 2 所示，本研究提出的 BASNet 包含两个模块，分别是预测模块（Predict Module）和残差优化模块（Residual Refinement Module, RRM）。...BASNet 整体架构。...可以看到，BASNet 架构在这些配置下实现了最佳性能： ? 为了进一步阐释损失的定性效果，研究者在不同的损失设置下对 BASNet 进行训练，结果如下图 7 所示。...最后，为了进一步阐释 BASNet 的优越性能，研究者在下图 8 中展示了与其他 7 种同类方法的定性比较结果，可以看到，BASNet 可以对不同挑战性场景中的显著性目标实现准确分割。 ?
设置外部显著对象检测服务器：1.需要使用 BASNet-HTTP作为外部HTTP服务部署BASNet模型；2.将需要部署的服务URL来配置本地服务器。...3.如果在与本地服务相同的计算机上运行Basnet，请务必配置不同的端口。 配置并运行本地服务器的时候，按照上面的代码和说明。 配置和运行APP则需要按照上面的设置。...U^2-Net工作是对其BASNet (Qin et al, CVPR 2019)工作的更新，论文暂时未放出，不过根据BASNet，我们可以知道在边界的显著性检测方面，其对损失函数的设计进行了创新，使其不再像以前那样只关注区域精度
第二步：设置外部显著性目标检测服务 如上所述，目前，必须使用BASNet-HTTP封装器(需要CUDA GPU)作为外部HTTP服务，部署BASNet模型。 将需要部署的服务URL来配置本地服务器。...=”http://X.X.X.X“ \ —basnet_service_host=”basnet-http.default.example.com” \ —photoshop_password...123456 其中，BASNET_SERVICE_HOST是可选的，只有在使用Knative / Cloud Run等入口网关在平台上部署服务时才需要。...这个神奇的AR黑科技背后的主要技术，刚开始采用的是一个叫做BASNet的显著目标检测方法。 ?...BASNet的核心框架如下图所示，主要由2个模块组成： ?
这两项应用背后的主要技术，都是一个叫做BASNet的显著目标检测方法。 ?...BASNet的核心框架如下图所示，主要由2个模块组成： ?...而除了BASNet，还有网友推荐了U2-Net，依然来自同一个作者，其效果更好。 ?
值得一提的是，最近外网很火的增强现实应用【隔空移物（AR Cut & Paste）】和 Object CutAPI都是基于CVPR2019的BASNet。...而U^2-Net和BASNet的作者为同一位大佬-秦雪彬。
相信不少开发者朋友对这个名字非常熟悉，他之前提出边界感知显著目标检测网络 BASNet，被用来做了很多好玩的工具，比如『隔空复制粘贴』——AR Cut & Paste。 ?...之前的BASNet网络被用来做“复制粘贴”测试，效果很好。这次，他就用U^2-Net做了一个生成肖像画测试，结果也火了。 再来感受下精细到毛发的生成效果。 ?
将本文方法与其他七种SOTA方法进行定性比较:(a) image， (b) GT， (c) Ours， (d) Oursy， (e) BASNet， (f) PoolNet， (g) CPD， (h)
ObjectDetection Lu Zhang, Jianming Zhang, Zhe Lin, Huchuan Lu, You He 由一个深度监督的编解码器和一个残差细化模块组成新的边界感知显著性目标检测网络 BASNet...加拿大阿尔伯塔大学 BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection Xuebin Qin, Zichen Zhang, Chenyang...Huang, Chao Gao, Masood Dehghan, Martin Jagersand https://github.com/NathanUA/BASNet 视频显著性检测
在 CVPR 2019 的一篇论文中，来自加拿大阿尔伯塔大学的研究者曾提出了边界感知显著目标检测网络 BASNet，并衍生出了一系列流行的工具。
笔者在训练过程中曾尝试修改Loss函数为其他的，比如改成BCE和SSIM的加权（参考U-2-Net作者去年的文章BASNet），未见明显提升。
简介 这是一篇关于显著性检测的文章，作者是秦雪彬大佬，CVPR2019 BASNet的作者。
性能超越了11个最近模型，包括NLDF(CVPR 2017)、PiCANet(CVPR 2018)、CPD(CVPR 2019)、SCRN(ICCV 2019)、PoolNet(CVPR 2019)、BASNet
for n, v in enumerate(l, 2): acc += v if n == 1: return acc return acc / n BASNet
在本报告中，我们提出了2021年HACS挑战-弱监督学习跟踪解决方案，该方案基于BaSNet来解决上述问题。...report, we present our 2021 HACS Challenge - Weakly-supervised Learning Track solution that based on BaSNet
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
