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AI隱身術:能讓物體在視頻中消失的魔法

電子設計 ? 來源:電子設計 ? 作者:電子設計 ? 2020-12-08 22:41 ? 次閱讀
點贊再看,養成習慣,微信公眾號搜索【JackCui-AI】關注這個愛發技術干貨程序員。本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已收錄,有一線大廠面試完整考點、資料以及我的系列文章。

1 前言

剛剛過去的 2020 年 ECCV,有一項 AI“隱身”技術引人矚目。

正在坐秋千的小孩,突然只剩下秋千架。

讓漫步的行人消失,讓奔馳的汽車消失。

這么好玩的 AI 算法,你想學嗎?

老規矩,今天,繼續手把手教學。

算法原理、環境搭建、效果實現,一條龍服務,盡在下文!

2 FGVC

FGVC 的作者是一位 90 后北京小伙,目前在弗吉尼亞理工大學計算機工程專業就讀博士三年級,師從華人教授 Jia-Bin Huang。

FGVC 算法本質上是一個基于光流法的視頻修復算法。

光流法是視域中物體運動檢測的概念,其用于描述運動所造成的觀測目標、表面或邊緣的運動,主要應用于計算機視覺和影像處理等。

使用光流法,可尋到不同幀之間的關系,并通過在不同幀之間傳播信息來補全視頻。

FGVC 主要包含三個步驟:Flow completion、Temporal propagation、Fusion。

Flow completion:具體操作時,要計算相鄰幀之間的正向光流和反向光流、以及一組非相鄰幀 (Non-local) 的正向光流和反向光流。

Temporal propagation:按照光流的軌跡,為每個丟失的像素找到一組候選像素,對于每個候選幀,都要估計一個置信分數以及一個二進制有效性指標。

Fusion:使用置信加權平均值,將每個缺失像素的候選像素與至少一個有效候選像素融合。對于沒有候選像素,則使用一個關鍵幀,并使用單個圖像補全技術來填充它。

更具體的原理,比如邊緣引導的光流補充等,可以去「啃下」論文,學習一下。

Paper 地址:

https://arxiv.org/abs/2009.01835

3 環境配置

想要測試算法效果,先要部署下開發環境。

Github 開源項目地址:

https://github.com/vt-vl-lab/...

Github 下載慢的,可以下載我已經打包的代碼(提取碼:jack):

https://pan.baidu.com/s/1t/_EDDDgMCHBS83QFywuFdg

這里推薦使用 Anaconda 完成部署,不知道 conda 用法的,可以看下我寫過的另一篇基礎教程

《別再折騰開發環境了,一勞永逸的搭建方法

FGVC 算法依賴于另外兩個算法 DeepFill 和 RAFT。

所以,可以創建兩個虛擬環境 FGVC 和 raft。

FGVC 環境使用 PyTorch 0.4.0,并配置算法 DeepFill 的環境。

DeepFill 環境配置方法:

https://github.com/nbei/Deep-...

直接使用指令安裝依賴庫:

pip install -r requirements.txt

raft 環境使用 PyTorch 1.6.0,并配置算法 RAFT 的環境。

RAFT 環境配置方法:

https://github.com/princeton-...

這里比較簡單,使用 conda 安裝需要的庫即可。

都配置完畢,就可以測試算法效果了!

4 效果測試

先激活 raft 虛擬環境,直到運行結果出現提示:

「Please switch to Pytorch 0.4.0」

然后切換到 FGVC 虛擬環境,然后再運行一次代碼。

Object removal:

cd tool

FOV extrapolation:

cd tool

想要計算速度更快些,可以去掉 seamless 參數。

算法需要 rgb 圖片和 mask 圖片,這些數據是已知的,想要去除什么物體,給個物體的 mask 即可。

運行效果示意圖

5 最后

關注我帶你玩轉各種好玩的 AI 算法,我是 Jack Cui,我們下期見!

作者:Jack Cui
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/2c...
關注作者公眾號,獲取更多有趣AI應用~

系列篇

更多AIoT領域有趣的算法應用及產品請關注有趣的AIoT應用專欄。

審核編輯:符乾江
聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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