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PaddleHub
便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型,完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API,可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习,让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用
零基础快速开始
ExtremeC3_Portrait_Segmentation
类别图像 - 图像分割
网络ExtremeC3
数据集EG1800, Baidu fashion dataset
模型概述
ExtremeC3_Portrait_Segmentation是基于 ExtremeC3 模型实现的轻量化人像分割模型,它只有0.038M,能够快速实现人像轻量化分割。
选择模型版本进行安装
1.0.0 (最新版)
$ hub install ExtremeC3_Portrait_Segmentation==1.0.0

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API

def Segmentation(
    images=None,
    paths=None,
    batch_size=1,
    output_dir='output',
    visualization=False):

人像分割 API

参数

  • images (list[np.ndarray]) : 输入图像数据列表(BGR)
  • paths (list[str]) : 输入图像路径列表
  • batch_size (int) : 数据批大小
  • output_dir (str) : 可视化图像输出目录
  • visualization (bool) : 是否可视化

返回

  • results (list[dict{"mask":np.ndarray,"result":np.ndarray}]): 输出图像数据列表

代码示例

import cv2
import paddlehub as hub

model = hub.Module(name='ExtremeC3_Portrait_Segmentation')

result = model.Segmentation(
    images=[cv2.imread('/PATH/TO/IMAGE')],
    paths=None,
    batch_size=1,
    output_dir='output',
    visualization=False)

查看代码

https://github.com/clovaai/ext_portrait_segmentation

依赖

paddlepaddle >= 2.0.0rc0
paddlehub >= 2.0.0b1