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Neue KI stellt Objekte aus Photos automatisch perfekt frei

[11:08 So,7.August 2022 [e]  von ]    

Ein Team von Forschern u.a. der ETH Zürich und TU München hat einen neuen DeepLearning-Algorithmus veröffentlicht, welcher Objekte aus Photos extrem präzise extrahiert, d.h. ein Bildobjekt automatisch vom Hintergrund trennen (aka freistellen) kann. Das neuronale Netz zur sogenannten dichotomen Segmentierung von Bildern ("Dichotomous Image Segmentation") wurde mittels 5.470 hochauflösenden (z. B. 2K, 4K oder größer) Bildern von diversen Objekten vor verschiedenen Hintergründen trainiert, welche sich mehr oder weniger stark von diesem abhoben.

peacock
Freigestellter Pfau




Das schöne an diesem Algorithmus ist, daß man ihn schon online selbst mit eigenen Bildern anhand einer inoffiziellen Demo ausprobieren kann. Die Forscher weisen aber daraufhin, dass das aktuell veröffentlichte DIS Deep Model (DIS V1.0) anhand eines Datensatzes trainiert wurde, der von einigen Kategorien wie etwa Tiere, Menschen und Autos u.ä. nur wenige Bilder enthielt und deswegen mit solchen Objekten möglicherweise nicht so gut funktioniert. Das Team will aber bald eine weitere Version (DIS V2.0) für den allgemeinen Gebrauch und zum Testen veröffentlichen, welche dann ein viel größeres Spektrum an Objektkategorien abdecken wird.

training
Architektur des neuronalen Netzes


Wie praktisch eine solche automatische Extraktion von Objekten aus Photos für verschiedene Aufgaben im Bereich Bildbearbeitung, 3D-Modeling, Animation oder AR/VR ist, ist offensichtlich: sie erspart Arbeit, die sonst per Hand erledigt werden müsste, denn die neue Methode arbeitet exakter (auch bei komplexen Objekten) als andere aktuelle Algorithmen, die ähnliches versuchen. Im Paper kann man nachlesen, wie genau die neue Methode funktioniert und sie mittels des veröffentlichten Programmcodes auch selbst implementieren.



Link mehr Informationen bei github.com

  
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