garment-segmentation:使用ML创建可以覆盖原始人体模特穿戴图像的服装裁剪蒙版，从而可以轻松裁剪服装

服装细分 该项目的目的是生成一个服装裁剪蒙版，该蒙版可以覆盖原始的人体模特穿戴图像，从而提供一种简便的裁剪服装的方法，如下所示。 作为我们问题的解决方案，我们将开发一个能够预测给定像素是背景还是衣服的深层神经网络。 简而言之，这是每个像素的二进制分类问题。 先决条件/要求 水蟒3 带有TF后端的keras 2.0 斯克莱恩 skimage matplotlib tqdm 球状 复制 h5py 适用于python的opencv 谢谢： 该解决方案的灵感来自于和。 我非常感谢他们俩分享他们的工作。 用法 结构和内容 输入数据 输入数据位于输入文件夹中，并且包含两个数据集： 演示集，其中包含3个视点中的6件服装。 这是为了尝试使用提供的脚本 images_front_200，可用于训练等。两个文件夹都包含“原始文件夹”中的原始图像，photoshop在“ cutout文件夹”中