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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。

图像语义编辑。例如将眼睛与嘴巴放大，对马的胖瘦调整

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。

时尚服饰项目。这是香港中文大学开源的一款专注于时尚服饰领域的分析工具。其目前含有的主要功能： 1）服饰属性识别； 识别服饰类别和款式。2）服饰检索； 查找与其类似的商品图。3）服饰解析与分割 4）服饰特征点定位。5）服饰搭配与推荐。该库也提供了大量该领域数据集。

改变人体姿势。简单点说，就是给定一幅含有人物的图片和一个目标姿态，将图片内人物转换成目标姿态的样子。当然目标姿态可以是从其他图片人物中计算得来的。（所以也可以将一幅图片的人物转成另一图片内人物的姿态）

从图中识别文字。PaddleOCR是百度PaddlePaddle开源框架的代表作品；Github 获得6000多个star! OCR 是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。