點贊再看,養(yǎng)成習(xí)慣,微信公眾號搜索【JackCui-AI】關(guān)注這個愛發(fā)技術(shù)干貨的程序員。本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已收錄,有一線大廠面試完整考點、資料以及我的系列文章。
1 前言
剛剛過去的 2020 年 ECCV,有一項 AI“隱身”技術(shù)引人矚目。
正在坐秋千的小孩,突然只剩下秋千架。
讓漫步的行人消失,讓奔馳的汽車消失。
這么好玩的 AI 算法,你想學(xué)嗎?
老規(guī)矩,今天,繼續(xù)手把手教學(xué)。
算法原理、環(huán)境搭建、效果實現(xiàn),一條龍服務(wù),盡在下文!
2 FGVC
FGVC 的作者是一位 90 后北京小伙,目前在弗吉尼亞理工大學(xué)計算機工程專業(yè)就讀博士三年級,師從華人教授 Jia-Bin Huang。
FGVC 算法本質(zhì)上是一個基于光流法的視頻修復(fù)算法。
光流法是視域中物體運動檢測的概念,其用于描述運動所造成的觀測目標(biāo)、表面或邊緣的運動,主要應(yīng)用于計算機視覺和影像處理等。
使用光流法,可尋到不同幀之間的關(guān)系,并通過在不同幀之間傳播信息來補全視頻。
FGVC 主要包含三個步驟:Flow completion、Temporal propagation、Fusion。
Flow completion:具體操作時,要計算相鄰幀之間的正向光流和反向光流、以及一組非相鄰幀 (Non-local) 的正向光流和反向光流。
Temporal propagation:按照光流的軌跡,為每個丟失的像素找到一組候選像素,對于每個候選幀,都要估計一個置信分?jǐn)?shù)以及一個二進制有效性指標(biāo)。
Fusion:使用置信加權(quán)平均值,將每個缺失像素的候選像素與至少一個有效候選像素融合。對于沒有候選像素,則使用一個關(guān)鍵幀,并使用單個圖像補全技術(shù)來填充它。
更具體的原理,比如邊緣引導(dǎo)的光流補充等,可以去「啃下」論文,學(xué)習(xí)一下。
Paper 地址:
https://arxiv.org/abs/2009.01835
3 環(huán)境配置
想要測試算法效果,先要部署下開發(fā)環(huán)境。
Github 開源項目地址:
https://github.com/vt-vl-lab/...
Github 下載慢的,可以下載我已經(jīng)打包的代碼(提取碼:jack):
https://pan.baidu.com/s/1t/_EDDDgMCHBS83QFywuFdg
這里推薦使用 Anaconda 完成部署,不知道 conda 用法的,可以看下我寫過的另一篇基礎(chǔ)教程:
《別再折騰開發(fā)環(huán)境了,一勞永逸的搭建方法》
FGVC 算法依賴于另外兩個算法 DeepFill 和 RAFT。
所以,可以創(chuàng)建兩個虛擬環(huán)境 FGVC 和 raft。
FGVC 環(huán)境使用 PyTorch 0.4.0,并配置算法 DeepFill 的環(huán)境。
DeepFill 環(huán)境配置方法:
https://github.com/nbei/Deep-...
直接使用指令安裝依賴庫:
pip install -r requirements.txt
raft 環(huán)境使用 PyTorch 1.6.0,并配置算法 RAFT 的環(huán)境。
RAFT 環(huán)境配置方法:
https://github.com/princeton-...
這里比較簡單,使用 conda 安裝需要的庫即可。
都配置完畢,就可以測試算法效果了!
4 效果測試
先激活 raft 虛擬環(huán)境,直到運行結(jié)果出現(xiàn)提示:
「Please switch to Pytorch 0.4.0」
然后切換到 FGVC 虛擬環(huán)境,然后再運行一次代碼。
Object removal:
cd tool
FOV extrapolation:
cd tool
想要計算速度更快些,可以去掉 seamless 參數(shù)。
算法需要 rgb 圖片和 mask 圖片,這些數(shù)據(jù)是已知的,想要去除什么物體,給個物體的 mask 即可。
運行效果示意圖:
5 最后
關(guān)注我?guī)阃孓D(zhuǎn)各種好玩的 AI 算法,我是 Jack Cui,我們下期見!
作者:Jack Cui
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/2c...
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審核編輯:符乾江
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