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SemanticSoftSegmentation

语义软分割。语义软分割(Semantic Soft Segments)，旨在精确表示图像不同区域间的软过渡. 类似于磁力套索(magnetic lasso) 和魔术棒(magic wand) 的功能. 普通语义分割将每个像素……

标签：视觉项目语义分割项目

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语义软分割。语义软分割(Semantic Soft Segments)，旨在精确表示图像不同区域间的软过渡. 类似于磁力套索(magnetic lasso) 和魔术棒(magic wand) 的功能. 普通语义分割将每个像素分配到一个类，语义软分割中则每个像素有可能分配到多个类，且目标之间的过渡区域平滑，这对于图像编辑是非常重要的。以往这需要专业的PS人员处理，而通过软语义分割，将这个过程实现自动化。

数据统计

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视频风格转换。将视频中的图像风格转换成其它类别，例如油画风格，卡通风格等等。

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视觉迁移模型。谷歌发文介绍了其BigTransfer（BiT），称其为目前最先进的预训练模型，在分类问题中仅需要每个类少量几个样本即可达到极其优秀的性能。事实上，在ImageNet预训练的ResNet50系列模型是当前的工业标准，用于提取图像特征。在谷歌在论文 BigTransfer (BiT) 中分享的模型则可以轻松打败ResNet50，尽管数据量很少。

Wav2Lip

让视频换成你想说的话。他的功能，就是上传一段视频，再上传一段音频，算法会让视频中的人物说出音频文件的内容。通过机器学习让发音与嘴型进行匹配。

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让动画变高清。例如可以将动漫画面从1080p提升到2160p。

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表情识别。识别开心，悲伤，惊讶等等表情