基于深度神经网络的移动端人像分割
本文总结了基于深度神经网络的移动端人像分割技术,旨在解决现有的人像分割算法忽略移动设备的硬件限制,从而无法满足移动端对分割速度的要求的问题。
知识点1:深度神经网络(Deep Neural Network)
深度神经网络是指具有多个隐藏层的神经网络,能够学习和表示复杂的数据关系。深度神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。
知识点2:人像分割(Portrait Segmentation)
人像分割是指将图像中的人物区域从背景中分离出来的技术。人像分割技术广泛应用于图像编辑、虚拟现实、人机交互等领域。
知识点3:轻量级 U型架构(Lightweight U-shaped Architecture)
轻量级 U型架构是一种基于编码器-解码器的网络架构,能够在移动设备上高效运行。这种架构的优点是能够减少计算复杂度和存储需求,从而满足移动端的硬件限制。
知识点4:期望最大化注意力块(Expectation Maximization Attention Unit)
期望最大化注意力块是一种注意力机制,能够捕获长距离信息,从而提高人像分割的准确度。该机制可以引入到编码器和解码器之间,以提高网络的表达能力。
知识点5:多层边界辅助损失(Multi-layer Boundary Auxiliary Loss)
多层边界辅助损失是一种损失函数,能够提高人物边界轮廓的准确度。该损失函数可以添加到训练阶段,以提高网络的泛化能力。
知识点6:模型量化和压缩(Model Quantization and Compression)
模型量化和压缩是指将模型参数量化和压缩,以减少模型的存储需求和计算复杂度。该技术可以将模型部署到移动设备上,以满足移动端的硬件限制。
知识点7:Veerd数据集(Veerd Dataset)
Veerd数据集是一个常用的图像数据集,包含大量的人像图像。该数据集广泛应用于图像识别、人像分割等领域。
知识点8: PortraitFCN+、ENet和 BiSeNet网络(PortraitFCN+、ENet and BiSeNet Networks)
PortraitFCN+、ENet和 BiSeNet是三种常用的深度神经网络架构,广泛应用于人像分割和图像识别等领域。这些网络架构可以与所提网络进行比较,以评价所提网络的性能。