Memahami muka parsing

Face Parsing: Model segmentasi semantik yang kuat untuk analisis ciri wajah. Artikel ini meneroka Face Parsing, teknik penglihatan komputer yang memanfaatkan segmentasi semantik untuk menganalisis ciri -ciri wajah. Kami akan mengkaji seni bina model, pelaksanaan menggunakan wajah pelukan, aplikasi dunia nyata, dan soalan yang sering ditanya.

Model parsing wajah ini, disesuaikan dengan MIT-B5 dan Celebmask HQ Nvidia, cemerlang dalam mengenal pasti dan melabelkan pelbagai kawasan muka dan objek sekitarnya. Dari butiran latar belakang ke ciri-ciri bernuansa seperti mata, hidung, kulit, kening, pakaian, dan rambut, model ini menyediakan segmentasi peringkat piksel yang komprehensif.

Mata pembelajaran utama

• Memegang konsep parsing muka dalam rangka segmentasi semantik.
• Memahami prinsip teras parsing muka.
• Ketahui cara menjalankan model parsing muka.
• Terokai aplikasi praktikal model ini.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

• Apa itu parsing muka?
• Senibina model
• Menjalankan Model Parsing Wajah
• Aplikasi dunia nyata
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu parsing muka?

Face Parsing adalah tugas penglihatan komputer yang dengan teliti menyegarkan imej muka ke dalam bahagian konstituennya. Segmentasi peringkat piksel ini membolehkan analisis terperinci dan manipulasi ciri-ciri wajah dan unsur-unsur sekitarnya.

Senibina model

Model ini menggunakan seni bina berasaskan pengubah untuk segmentasi semantik, sama dengan Segormer. Komponen utama termasuk:

• Pengekod Transformer: Ekstrak ciri-ciri pelbagai skala dari imej input, menangkap butiran merentasi pelbagai skala spatial.
• Decoder MLP: Decoder ringan berdasarkan perceptron berbilang lapisan, dengan cekap menggabungkan maklumat dari lapisan berlainan pengekod menggunakan mekanisme perhatian tempatan dan global. Perhatian tempatan memberi tumpuan kepada ciri -ciri individu, sementara perhatian global memastikan struktur wajah keseluruhannya diwakili dengan tepat.
• Tiada embeddings kedudukan: Pilihan reka bentuk ini meningkatkan kecekapan dan keteguhan, mengurangkan isu yang berkaitan dengan resolusi imej.

Senibina mengimbangi prestasi dan kecekapan, menghasilkan model yang berkesan merentasi imej wajah yang pelbagai sambil mengekalkan sempadan tajam antara kawasan muka.

Cara Menjalankan Model Parsing Wajah

Butiran bahagian ini menjalankan model menggunakan API dan perpustakaan Inference Face Hugging.

Menggunakan API Inference Face Hugging

API muka pelukan memudahkan proses. API menerima imej dan mengembalikan segmentasi warna ciri-ciri wajah.

 permintaan import

Api_url = "https://api-inference.huggingface.co/models/jonathandinu/face-parsing"
headers = {"kebenaran": "pembawa 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"}

pertanyaan def (nama fail):
    dengan terbuka (nama fail, "rb") sebagai f:
        data = f.read ()
    respons = requests.post (API_URL, HEADERS = HEADERS, DATA = DATA)
    Kembali Respons.json ()

output = pertanyaan ("/kandungan/img_20221108_073555.jpg")
Cetak (output)

Menggunakan Perpustakaan (Segormer)

Pendekatan ini menggunakan Perpustakaan transformers dan memerlukan mengimport modul yang diperlukan.

 obor import
dari obor import nn
Dari Transformers Import SegormerImageProcessor, SegformerForSemanticSegmentation
dari gambar import pil
import matplotlib.pyplot sebagai PLT
permintaan import

peranti = "cuda" jika obor.cuda.is_available () else "mps" jika obor.backends.mps.is_available () else "cpu"

image_processor = SegormerImageProcessor.From_pretrained ("Jonathandinu/Face-parsing")
Model = SegormerForSemanticSegmentation.From_pretrained ("Jonathandinu/Face-parsing"). ke (peranti)

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

input = image_processor (imej = imej, return_tensors = "pt"). ke (peranti)
output = model (** input)
logit = outputs.logits

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

Aplikasi dunia nyata

Face Parsing mendapati aplikasi dalam pelbagai bidang:

• Keselamatan: Pengiktirafan muka untuk kawalan akses.
• Media Sosial: Peningkatan Imej dan Penapis Kecantikan.
• Hiburan: Pengeditan imej dan video lanjutan.

Kesimpulan

Model parsing muka menawarkan penyelesaian yang mantap untuk analisis ciri wajah terperinci. Senibina berasaskan pengubah dan aplikasi serba boleh menjadikannya alat yang berharga di pelbagai industri.

Takeaways Kunci:

• Senibina pengubah yang cekap.
• Kebolehgunaan yang luas di seluruh sektor.
• Segmentasi semantik yang tepat untuk analisis muka terperinci.

Soalan yang sering ditanya

• Q1. Apa itu parsing muka? A. Ia adalah segmentasi imej muka ke dalam ciri -ciri individu.
• S2. Bagaimana model berfungsi? A. Ia menggunakan pengekod pengubah dan penyahkod MLP untuk pengekstrakan dan pengagregatan ciri yang cekap.
• Q3. Apakah aplikasinya? A. Keselamatan, media sosial, dan hiburan.
• Q4. Mengapa menggunakan seni bina pengubah? A. Untuk kecekapan, pengendalian resolusi yang berbeza -beza, dan ketepatan yang lebih baik.

(Nota: Imej yang digunakan tidak dimiliki oleh penulis dan digunakan dengan kebenaran.)

Atas ialah kandungan terperinci Memahami muka parsing. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!