文件名称：portrait_matting
文件大小：5.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 17:19:37
Python
用于语义图像分割的CRF-RNN-Keras / Tensorflow版本 该存储库包含用于“ CRF-RNN”语义图像分割方法的Keras / Tensorflow代码，该代码在ICCV 2015论文“。 最初在中对本文进行了描述。 该项目的在2015 ICCV上获得了最佳演示奖。可以在找到该项目基于Caffe的原始代码。 使用此Keras / Tensorflow代码产生的结果与基于Caffe的版本几乎相同。 安装指南 步骤1：安装依赖项 注意：如果您使用的是Python virtualenv，请在运行本指南中的每个命令之前确保已将其激活。 使用requirements.txt文件（或requirements_gpu.txt ，如果你有一个GPU设备）在这个仓库通过安装所有的依赖pip ： $ cd crfasrnn_keras $ pip install -r requireme
【文件预览】：
portrait_matting-master
----.gitignore(11B)
----big_figure()
--------00624.jpg(311KB)
--------00483.jpg(416KB)
--------00557.jpg(433KB)
--------00384.jpg(391KB)
----matting_main.py(5KB)
----haarcascade_frontalface_default.xml(908KB)
----README.md(3KB)
----bg()
--------bg7.jpg(203KB)
--------bg10.jpg(87KB)
--------bg1.JPG(217KB)
--------bg8.jpg(57KB)
--------bg2.jpg(95KB)
--------bg6.jpg(498KB)
--------bg9.jpg(148KB)
--------bg11.jpg(241KB)
--------bg4.jpg(121KB)
--------bg3.jpg(117KB)
--------bg5.jpg(792KB)
----crfasrnn_keras()
--------.gitignore(35B)
--------requirements.txt(33B)
--------src()
--------__init__.py(0B)
--------image.jpg(104KB)
--------requirements_gpu.txt(37B)
--------.gitattributes(107B)
--------sample.png(838KB)
--------run_demo.py(2KB)
----crop_portrait.py(2KB)