基于深度学习的抠图工具(Deeplearningbasedimagemattingtool).zip资源-CSDN文库

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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

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基于深度学习的抠图工具(Deeplearning based image matting tool).zip （20个子文件）

content

App.config 189B

MainWindow.xaml 3KB

MattingAlg.cs 3KB

App.xaml 368B

Matting.csproj 4KB

Matting.sln 1KB

Model

MODNET.zip.003 3.1MB

MODNET.zip.002 10MB

MODNET.zip.001 10MB

MainWindow.xaml.cs 27KB

bin

Release

ScreenCapturer.dll 75KB

Debug

ScreenCapturer.dll 75KB

README_EN.md 2KB

Properties

Resources.Designer.cs 3KB

Settings.Designer.cs 1KB

Settings.settings 201B

AssemblyInfo.cs 2KB

Resources.resx 5KB

App.xaml.cs 334B

README.md 2KB

简体中文 | [English](README_EN.md) # MODNET-Matting-tool 基于深度学习的抠图工具C#推理工具 [[`Paper`](https://arxiv.org/pdf/2011.11961.pdf )] 关注微信公众号：**人工智能大讲堂** <img width="180" src="https://user-images.githubusercontent.com/18625471/228743333-77abe467-2385-476d-86a2-e232c6482291.jpg"> 后台回复【mat】获取安装包以及模型文件 ## 支持多种文件类型</h2> 文件->图像文件加载本地图像文件文件->截图文件->剪切板文件->视频为了效率目前Fps为2，即每秒两帧 <img width="500" src="https://user-images.githubusercontent.com/18625471/258716872-9098bd15-165b-41b8-9fe4-77cc7d42a94c.png"> ## 支持背景替换</h2> 背景->背景颜色背景替换为纯色 <img width="500" src="https://user-images.githubusercontent.com/18625471/258718249-be1ccc3b-bc17-4b52-b77b-42761a75f5e6.png"> 背景->背景图像将背景替换为图像 <img width="500" src="https://user-images.githubusercontent.com/18625471/258718270-b71ece79-cfc6-408c-a089-12e3eb807085.png"> ## 支持多种保存选择</h2> 保存->保存整体前景+背景 <img width="300" src="https://user-images.githubusercontent.com/18625471/258719054-bf497476-c953-420f-a0a3-228545c7a60d.png"> 保存->保存前景只保存前景 <img width="300" src="https://user-images.githubusercontent.com/18625471/258719046-f863bb9e-7334-45cd-ab7c-2b33aa044810.png"> 保存的图像和视频都在exe所在路径下。 ## 源码编译</h2> 1.下载源码到本地 2.Visual Studio打开.sln项目解决方案 3.安装Nuget包 3.1在Visual Studio中，鼠标右键单击项目并选择“管理NuGet程序包”。 3.2在“NuGet包管理器”窗口中，选择“浏览”选项卡。 3.3搜索Microsoft.ML.OnnxRuntime，选择1.15.1版本，点击安装 3.4搜索OpenCvSharp4,选择4.8.0版本，点击安装 3.5搜索OpenCvSharp4.runtime.win,选择4.8.0版本，点击安装 3.6找到Debug或者Release下的ScreenCapture.dll,添加到引用中 4.将MODNET.onnx放到exe路径下 5.运行程序注意：有时前景图像中可能带有一些碎片，可以使用OpenCV最大连通域算法去掉小的碎片。

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