소개

주목 물체 검출의 U^2-Net (U square net)를 해 보았습니다. CPU로 움직일거야.

시스템 환경

Windows10(RTX2080 Max-Q, i7-8750H, RAM16GB)

Anaconda 2020.02

Python 3.6

소개

U^2-Net 을 복제합니다.

U^2-Net용 환경을 만듭니다.

conda create -n u2net python=3.6
conda activate u2net
cd U-2-Net-master
pip install numpy==1.15.2
pip install scikit-image==0.14.0
pip install Pillow==5.2.0
pip install scipy
pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install matplotlib

u2net.pth을 saved_models/u2net/에, u2netp.pth을 saved_models/u2netp/에 놓습니다.

86행에서 CPU를 지정합니다.

net.load_state_dict(torch.load(model_dir, map_location={'cuda:0': 'cpu'}))

test_data\test_images 폴더에 입력 이미지를 놓습니다.
test_data\u2net_results\에 test_images 폴더를 만듭니다. 출력 이미지가 여기에 저장됩니다.

다음을 수행합니다.

python u2net_test.py

before

after

수고하셨습니다.

덤

Background-Matting과의 비교


U^2-Net
Background-Matting















그린 백은 더 이상 필요하지 않습니다! ? Background-Matting으로 어디에서나 합성(Windows10, Python 3.6)
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