最近，一個國外的自動摳圖網站remove.bg刷屏網際網路行業，其號稱只需要上傳一張帶有人像的照片，它就會幫你自動摳掉背景，全自動、5秒完成。雖然經過網友的大量測試表明它的摳圖準確度並不如所宣稱的那麼完美，但是畢竟可以起到輔助作用，節省了大量人工操作。
從人工智慧專業角度來看，自動摳圖是影象語義分割的應用。影象語義分割是 AI 領域中一個重要的分支，是機器視覺技術中關於影象理解的重要一環。近年的自動駕駛技術中，也需要用到這種技術。車載攝像頭探查到影象，後臺計算機可以自動將影象分割歸類，以避讓行人和車輛等障礙。影象語義分割的意思就是機器自動分割並識別出影象中的內容，對於remove.bg的摳人像而言就是自動分割出影象中的人像部分。
其實，國內也有幾個類似的自動摳圖平臺，今天小編就幫大家實測整理一下。目前國內可實測到的自動摳圖平臺包括Face++、愛分割、Versa、百度，下面小編按他們推出的時間順序一一介紹，最後附上測試效果圖，您也可以根據下面的網址自行測試。
Face++
測試網址：https://www.faceplusplus.com.cn/body-outlining
早在2018年初，Face++就率先推出了人像自動摳圖開放平臺，但是當時的摳圖效果實在慘不忍睹，被很多業內人士吐槽。不過，在2019年下半年Face++釋出了Segment API V2，摳圖效果有所改善。
愛分割
測試網址：http://www.aisegment.com
愛分割是在2018年中旬出現的自動摳圖平臺，他們選擇了與阿里雲合作，通過阿里雲市場提供自動摳圖介面服務。根據其在阿里雲的介紹文件顯示，該團隊成員主要來自清華大學和北京師範大學。愛分割在阿里雲還提供頭像分割和證件照自動合成的介面。
Versa
測試地址：https://open.versa-ai.com/demo/human-segmentation
Versa是靠AI風格化濾鏡起家的創業公司，其知名APP《馬卡龍玩圖》是被Appstore多次推薦的圖片處理類應用。Versa於2018年底推出自動摳圖服務，同時推出的還包括風格化濾鏡等開放服務。Versa近期宣佈獲得了騰訊千萬級美金的投資，將與騰訊優圖一起開拓影象AI領域。
百度
測試地址：https://ai.baidu.com/tech/body/seg
百度於2018年底推出自動摳圖服務，作為最早入場AI的公司，百度推出自動摳圖服務卻是最晚的，而且目前百度的自動摳圖服務也只是僅供測試，不能商用接入。
下面我們選擇了單人半身、單人全身、多人半身全身的三類圖片進行對比測試，以客觀呈現各家服務平臺的特點。
單人半身
可以看到，對於單人半身圖片，愛分割在細節上處理的更好，尤其是對髮絲部分進行了軟分割，非常適合證件照等影象合成應用；Versa也進行了軟分割處理，但是容易將少許背景識別為頭髮；與Versa相反，Face++對於前景處理得較“狠”，容易把頭髮部分識別為背景；百度與Versa類似，只是誤判得更為明顯。
單人全身
對於單人全身圖片，Face++的摳圖效果略好，很少發生將背景識別為人像的情況；愛分割的摳圖效果接近Face++，但是容易出現區域性細處的誤判；Versa和百度不同程度上出現了將背景識別為人像的情況，但Versa整體上誤判率低於百度。
多人半身全身
對於多人半身全身圖片，Face++整體處理效果略佳，主要體現在衣服等細節的誤判率更低；Versa和愛分割各有不足，Versa更傾向於把背景識別為人像，而愛分割容易將衣服、挎包識別為背景；百度對於此類圖片依然是誤判率較高。
以上測試只是小編隨機挑選的圖片，讀者可以在自己的測試集上進行驗證。小編用更多測試圖片驗證後，總結了一下各個自動摳圖平臺的特點：
1.Face++對於背景識別為人像的誤判率最低，但將人像識別為背景的誤判率較高，尤其是人像所佔影象比例較大時。綜合來看，Face++處理全身像有一定優勢，這可能得益於其訓練資料的質量更高。
2.愛分割對於髮絲等細節進行了軟分割，且對半身像識別的誤判率最低，非常適合手機自拍合成或者證件照自動生成等應用場景。
3.Versa的整體處理效果比較均衡，但其軟分割處理稍為過度，邊緣容易出現類似PS裡用塗抹工具處理得到的塗抹效果。
4.百度在各種情況下的自動摳圖處理都不盡人意，小編測試後認為其訓練資料不夠充分，且可能質量也不是很高，導致誤判率較高，不過憑藉百度在AI界的老大地位，相信會逐步趕上。
2018年是自動摳圖服務平臺的元年，各家產品逐步登上網際網路的舞臺，相信在2019年會有更多的人工智慧公司針對不同應用場景推出更多的自動摳圖產品和服務，為各行各業賦能。讓我們為中國的人工智慧開創者們加油！