财讯：所有人可用的在线抠图，还是AI自动化的那种！北大校友的算法被玩出新

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杨净发来自凹非寺

量子报道|公众号qbitai

现在所有人都可以享受的图像被分割了。

通过在线api，只需输入图像的网址，即可自动删除目标背景。

今天凌晨拿到刚刚获得欧冠冠军的巴伐利亚吧~

然后变成了这样。

但是，有时也会翻车。 就像这只大象。

分割后…嗯，另一颗牙去哪儿了？

而且，有手和猫的时候。

结果……有点奇怪。

这个新应用程序被称为objectcut，在reddit上发布后，12小时内会产生700+的热量。

很多网民都是it’s amazing！

简单的三步，每个人都可以玩

以上面的大象为例，招聘步骤非常简单。

首先，选择任意图像，复制图像地址。

然后，将站点上的地址粘贴到指定位置，并单击test endpoint。

等几秒钟，点击旁边生成的网站，就完成了。

然后，变成了这样少了一颗牙的大象。

还是那个北大毕业的研究

你觉得这项技术熟悉吗？ 你能通过简单的步骤去除图像的背景吗？

应用以前的ar和ar cut paste——将现实物体空“复制和粘贴”入电脑是异曲同工之妙。

这两种应用背后的主要技术都是名为basnet的显著目标检测方法。

这项研究进入了cvpr 2019。 论文的一部作品是中国人的哥哥秦雪彬，今年2月在加拿大的艾伯塔大学取得了博士学位，硕士学位在北京大学取得了。

basnet的核心框架主要由两个模块组成，如下图所示。

第一个模块是预测模块，是集中监视的encoder-decoder互联网，如u-net，主要功能是从输入图像中学习和预测saliency map。

第二个模块是多尺度残差细分模块( rrm )，首先，通过学习残差，细分从预测模块得到的SALI Ency MP和groun-truth之间的残差，细分预测模块的SALI Ency MP。

除了basnet，还有推荐u2-net的网友，但依然来自同一个作者，其效果更好。

其研究是“U2-net:goingdeeperwithnestedu-structureforsalientobjectdetection”。

实验结果如下。

你认为同样的技术、不同的玩法、这种做法还能有什么感兴趣的应用？

网址:

rapidapi/object cut.API/API/background-removal

参考链接:

Reddit/r/machine learning/comments/if1SDG/p _ object cut _ API _ that _ removes _ automaticaly/image

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