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PP-Matting: AI高精度图像前景Matting，让抠图轻而易举

news 2025/7/6 22:42:47

动图封面

分割和Matting的一个重要区别是：分割返回的是像素分类标签，其结果是整型数据；而Matting返回的是属于前景或背景的概率P，从而在前景与背景交互区域产生渐变的效果，使得抠图更加自然。Matting分割模型训练完成后，对于原始图像每个位置上的像素，都将生成一个表示其前景透明度的值，称为 Alpha。 图像中所有 Alpha 值的集合称为 Alpha Matte。最后，利用Alpha将原始图像的对应位置上的像素点做pixel-wise的运算，便可实现精细的背景替换。本期我们介绍的便是百度开源的图片Matting模型--PP-Matting。

PP Matting，是一种无三分图的架构，可以实现高精度的自然图像Matting。此方法应用了高分辨率细节分支（HRDB），该分支在保持特征分辨率不变的情况下提取前景的细粒度细节。此外，还提出了一个语义上下文分支（SCB），它采用了语义分割子任务。防止了由于语义上下文缺失而导致的局部歧义的细节预测。

PP Matting的主要贡献：

  1. 这是一种高精度的Matting网络，它在没有任何辅助信息的情况下将单

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分库分表之基于Shardingjdbc+docker+mysql主从架构实现读写分离（二）

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Device Mapper 机制详解 Device Mapper&#xff08;简称 DM&#xff09;是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架&#xff0c;为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程&#xff0c;并配以详细的…...

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给定半径r&#xff0c;求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子&#xff1a; 输入&#xff1a;r 5 输出&#xff1a;78.53982 解释&#xff1a;由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982&#xff0c;因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

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一、OpenBCI_GUI 项目概述 &#xff08;一&#xff09;项目背景与目标 OpenBCI 是一个开源的脑电信号采集硬件平台&#xff0c;其配套的 OpenBCI_GUI 则是专为该硬件设计的图形化界面工具。对于研究人员、开发者和学生而言&#xff0c;首次接触 OpenBCI 设备时&#xff0c;往…...

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