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얼굴 구문 분석 이해

Christopher Nolan

풀어 주다： 2025-03-20 10:24:12

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968명이 탐색했습니다.

얼굴 구문 분석 : 얼굴 특징 분석을위한 강력한 시맨틱 세분화 모델. 이 기사는 얼굴 특징을 분석하기 위해 시맨틱 세분화를 활용하는 컴퓨터 비전 기술 인 Face Parsing을 탐구합니다. 우리는 모델의 아키텍처, 포옹 얼굴, 실제 응용 프로그램 및 자주 묻는 질문을 사용한 구현을 검토합니다.

NVIDIA의 MIT-B5 및 CELEBMASK HQ에서 미세 조정 된이 얼굴 구문 분석 모델은 다양한 얼굴 영역과 주변 물체를 식별하고 라벨링하는 데 탁월합니다. 배경 세부 사항에서 눈, 코, 피부, 눈썹, 의류 및 머리카락과 같은 미묘한 기능에 이르기 까지이 모델은 포괄적 인 픽셀 수준 세분화를 제공합니다.

주요 학습 지점

시맨틱 세분화의 틀 내에서 얼굴 구문 분석의 개념을 파악하십시오.
얼굴 구문 분석의 핵심 원리를 이해하십시오.
얼굴 구문 분석 모델을 실행하는 방법을 배우십시오.
이 모델의 실제 응용 프로그램을 살펴보십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

얼굴 구문 분석이란 무엇입니까?
모델 아키텍처
얼굴 구문 분석 모델을 실행합니다
실제 응용 프로그램
결론
자주 묻는 질문

얼굴 구문 분석이란 무엇입니까?

얼굴 구문 분석은 얼굴 이미지를 구성 부품에 세 심하게 세그레이션하는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이 픽셀 레벨 세분화는 얼굴 특징 및 주변 요소의 상세한 분석 및 조작을 가능하게합니다.

모델 아키텍처

이 모델은 Segformer와 유사한 시맨틱 세분화를위한 변압기 기반 아키텍처를 사용합니다. 주요 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.

변압기 인코더 : 입력 이미지에서 멀티 스케일 기능을 추출하여 다양한 공간 스케일에서 세부 사항을 캡처합니다.
MLP 디코더 : 다층 퍼셉트론을 기반으로 한 경량 디코더는 로컬 및 글로벌주의 메커니즘을 사용하여 인코더의 다른 층의 정보를 효율적으로 결합합니다. 지역의 관심은 개별 특징에 중점을 두는 반면, 글로벌 관심은 전체 안면 구조가 정확하게 표현되도록합니다.
위치 임베드 없음 : 이 설계 선택은 효율성과 견고성을 향상시켜 이미지 해상도와 관련된 문제를 완화합니다.

아키텍처는 성능과 효율성 균형을 유지하여 얼굴 영역 사이의 날카로운 경계를 유지하면서 다양한 얼굴 이미지에 효과적인 모델을 만듭니다.

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얼굴 구문 분석 모델을 실행하는 방법

이 섹션에서는 Hugging Face Onference API 및 라이브러리를 사용하여 모델을 실행하는 자세한 내용.

포옹 페이스 추론 API 사용

포옹 얼굴 API는 프로세스를 단순화합니다. API는 이미지를 수용하고 얼굴 특징의 색상으로 구분 된 세분화를 반환합니다.

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 가져 오기 요청

api_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/jonathandinu/face-parsing"
헤더 = { "승인": "Bearer HF_WMNFRHGZXCZUSXTPMCSSBTURAKMNIJDOKE"}

DEF 쿼리 (파일 이름) :
    f로 Open (filename, "rb")을 사용하여 :
        data = f.read ()
    응답 = requests.post (API_URL, 헤더 = 헤더, 데이터 = 데이터)
    return response.json ()

output = query ( "/content/img_20221108_0735555.jpg")
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라이브러리 사용 (segformer)

이 접근법은 transformers 라이브러리를 사용하고 필요한 모듈을 가져와야합니다.

 토치 수입
Torch import nn에서
Transformers에서 SegformerimageProcessor, SegformerForsemanticSmentation을 가져옵니다
PIL 가져 오기 이미지에서
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다
가져 오기 요청

Device = "Cuda"If Torch.cuda.is_available () else "mps"Torch.backends.mps.is_available () else "cpu"

image_processor = segformerimageprocessor.from_pretrained ( "Jonathandinu/Face-Parsing")
model = segformerforsemanticsgentation.from_pretrained ( "Jonathandinu/Face-Parsing"). to (Device)

url = "https://images.unsplash.com/photo-1539571696357-5a69c17a67c6"
image = image.open (requests.get (url, stream = true) .raw)

inputs = image_processor (image = image, return_tensors = "pt"). to (device)
출력 = 모델 (** 입력)
logits = outputs.logits

upsampled_logits = nn.functional.interpolate (logits, size = image.size [:: -1], mode = 'bilinear', align_corners = false)
labels = upsampled_logits.argmax (dim = 1) [0] .cpu (). numpy ()
plt.imshow (레이블)
plt.show ()

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