eton_liu的专栏

AI检索名诗名篇，引经据典，符合“啊，此时此景，我想吟诗一首”使用场景。

MODNet由香港城市大学和商汤科技于2020年11月首次提出，用于实时抠图任务MODNet特性：轻量级、实时性高、预测时不需要额外的背景输入、准确度高、单模型、泛化能力强代码特性：paddlepaddle是百度开源的深度学习框架，国内唯一一个可与pytorch、tensorflow等媲美的深度学习框架；基于paddlepaddle实现的MODNet代码非常优雅、可读性强；包括完整的数据准备、模型训练、评估、预测及应用示例。

MODNet由香港城市大学和商汤科技于2020年11月首次提出，用于实时抠图任务。该模型十分优秀，不需要背景做输入即可实现抠图，且实时性非常高。但是官方代码未给出完整的训练示例，我在github上给出了一个完整的复现示例，在B站给出了一个粗略的原理讲解。

在《基于人脸识别和图像分割技术制作证件照》博文中介绍了如何应用图像语义分割模型制作证件照，在《基于PASCAL VOC 2012数据集训练deeplab图像分割模型)》博文中介绍了如何应用公开数据集训练deeplab图像语义分割模型，在《获取肖像数据》博文中介绍了如何下载人像数据,在《使用labelme工具标注人像数据集》博文中介绍了如何标注自定义数据。今天教大家在自定义数据集上进一步优调优模型。

获取肖像

使用labelme工具标注人像数据集

基于PaddleOCR训练模型识别数字验证码序言步骤下载PaddleOCR源码下载本实战项目代码下载预训练模型安装PaddlePaddle深度学习框架下载数字图形验证码标注数字图形验证码准备数据字典配置模型训练参数训练模型测试模型导出模型应用模型序言以数字验证码为例，学习如何使用PaddleOCR库调优（fine-tune）模型学完本实战后，可以训练字母+数字类型的图形验证码模型步骤下载PaddleOCR源码git clone https://github.com/PaddlePaddle

在《基于人脸识别和图像分割技术制作证件照》博文中，讲解了如何使用人工智能机器视觉的人脸识别和图像分割技术制作证件照，今天教大家使用PASCAL VOC 2012数据集训练deeplab图像分割模型。

我们经常会遇到这样的问题，报名参加考某种考试，需要提交符合指定背景、尺寸要求的照片，但是手上只有生活中，或者照片尺寸符合要求，但是背景不符合要求的情况。今天我教大家基于人脸识别和图像分割技术制作证件照，其关键代码不足10行。1. 读取图像节点，使用PIL库的Image对象的Open方法打开图片Image.open(fp)2. 修改尺寸节点，使用if……else判断语句3. 人脸轮廓检测节点，使用paddlepaddle深度学习框架，调用模face_landmark_localiz...