10张图仅需1毛钱，承接ps抠图业务 ｜ Mixlab算法
今天体验了下U^2 -Net，在2020年的时候刷爆了 reddit 和 twitter，号称是当年最强的静态背景分割算法。u-2-net 的结构长什么样？
长得像U型，原来是基于语义分割网络u-net的衍生模型，u-net于2015年提出最初应用在医疗影像分割任务上，由于效果很好，之后被广泛应用在各种分割任务中。
1 应用于印刷品的图案提取
提取logo
提取出来是这样的
2 应用于移除背景
我的晚餐????
3 及时创作
拿起手机，体验粘贴的乐趣
看起来，效果还可以，大概花了1小时把功能调通，迭代进了AR-lab项目里，取代了之前的人像分割模型，毕竟这个U^2-net适用的场景更为广，而且效果不错。
另外，有了此模型，我觉得我可以去淘宝接单了。。
承接ps抠图之类的业务，10张仅需1毛钱。
最后，案例2个基于U^2-net的背景移除开源工具包：
pip install rembg-greenscreen
pip install rembg
参考资料：
https://github.com/danielgatis/rembg
https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf
https://github.com/ecsplendid/rembg-greenscreen
https://github.com/NathanUA/U-2-Net
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