谷歌釋出人體影像分割工具BodyPix 2.0，可在iPhone上流暢執行

AIBigbull2050發表於2019-11-20
谷歌iPhone

今天，Google官方推出了使用TensorFlow.js的人體影像分割工具 BodyPix 2.0，對該工具進行了一次重大升級，加入多人支援，並提高了準確率。

谷歌釋出人體影像分割工具BodyPix 2.0，可在iPhone上流暢執行

BodyPix能將影像分割為屬於人的和不屬於人的畫素，屬於人的部分可以進一步分類為二十四個身體部位之一。

BodyPix可以直接在瀏覽器中執行，開發者只需加入幾行程式碼，即可與電腦或手機的攝像頭配合使用。

在使用預設設定的情況下，BodyPix可以在15寸MacBook Pro上以 25 fps的速度估計，並渲染人和身體部位的分割。而在iPhone X上，BodyPix能以 21 fps的速度進行估計。

谷歌釋出人體影像分割工具BodyPix 2.0，可在iPhone上流暢執行

BodyPix於今年2月推出，本次2.0版的主要更新有：對多人影像的支援、增加基於ResNet-50的模型、新的API、權重量化以及對不同尺寸影像的支援。

功能演示

在專案的GitHub主頁上，TensorFlow給出了BodyPix 2.0軟體的一些基本用法演示，還有網頁版Demo供使用者體驗。

人像分割

對於給定具有一個或多個人的影像，人像分割可預測所有人的分割。 segmentPerson返回PersonSegmentation，對應於影像中人物分割的物件。

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segmentPerson預設不會在不同的個人之間消歧義。因此如果您需要對不同的人進行區分，請使用segmentMultiPerson，不過引入此方法會導致執行速度變慢。

以上結果返回的是一組0和1的陣列，用於表示該畫素點是否屬於人。

身體部位細分

BodyPix的 segmentPersonParts方法可以預測所有人的24個身體部位分割。

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PartSegmentation會所有合併的人，返回值是每個畫素與身體部位相對應的編碼。同樣的，如果需要區分多人，請使用segmentMultiPersonParts。

身體不同部位對應的編碼如下表所示：

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把結果輸出到影像上

BodyPix還包含其他實用程式功能，可以將輸出結果與原始影像合成，得到你所需的渲染影像。

bodyPix.toMask可以給人和背景加上一層蒙版，指定渲染畫素的顏色和不透明度。

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bodyPix.toColoredPartMask可以給人體部位分割加上一個24色的顏色陣列，每個身體部位都對應著陣列中的一個顏色。

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以上是BodyPix的基礎功能的用法。

既然BodyPix可以區分出人體和背景 ，我們就可以用它實現實時的背景虛化，呼叫的API方法是 bodyPix.drawBokehEffect。

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利用BodyPix識別出身體不同部位的功能，可以呼叫 bodyPix.blurBodyPart給人臉打上馬賽克。

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此外還有更多的影像繪製API，在此就不一一列舉了。

安裝方法

BodyPix使用非常簡便，使用者可以將其與指令碼標籤一起嵌入HTML使用：

<html> 

 <body> 

 <!-- Load TensorFlow.js --> 

 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.3"></script> 

 <!-- Load BodyPix -->

 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/body-pix"></script> 

 bodypix.load().then(function(net) {

 // BodyPix model loaded

 });

 </script>

 </body>

</html>

或者通過npm方式安裝：

npm install @tensorflow-models/body-pix

然後使用es6模組匯入：

import * as bodyPix from '@tensorflow-models/body-pix'; 



async function loadAndUseBodyPix() {

 const net = await bodyPix.load();

 // BodyPix model loaded

}

如何讓BodyPix執行更快

BodyPix帶有不同尺寸的模型，具有不同的效能。通過設定模型的大小和輸出步長，可以在執行速度和準確性之間進行權衡。

預設情況下，BodyPix載入的是0.75倍的 MobileNetV1架構，適合中低端GPU的計算機使用，而匯入0.50倍的模型可以用於移動裝置。

const net = await bodyPix.load({

 architecture: 'MobileNetV1',

 outputStride: 16,

 multiplier: 0.75,

 quantBytes: 2

});

倍率的數值越大，神經網路中層的尺寸也越大，準確率更高、推理速度更慢。不同倍率模型的效能對比如下：

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對於具有更強大GPU的計算機，官方建議使用 ResNet架構， 這一部分也是2.0版加入的新功能。

const net = await bodyPix.load({

 architecture: 'ResNet50',

 outputStride: 32,

 quantBytes: 2

});

原理簡介

BodyPix的核心是執行人體分割的演算法，對輸入影像的每個畫素執行二進位制決策，以估計該畫素是否屬於某個人。

影像通過MobileNet網路饋送，並且使用S型啟用函式將輸出轉換為0到1之間的值。

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為了估計身體部位的分割，BodyPix使用相同的MobileNet表示，但是這次通過預測額外的24個通道輸出張量P來重複上述過程，其中二十四是身體部位的數量。每個通道編碼身體某部位是否存在的概率。

輸出張量P中有24個通道，因此需要在24個通道中找到最佳部分。在推斷期間，對於輸出身體部位張量P的每個畫素位置（u，v），body_part_id使用以下公式選擇屬於第i個部位概率最高的畫素：

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這將產生一個二維影像，每個畫素都包含一個整數，該整數表示該畫素屬於哪個身體部位。通過將值設定為-1，可以把不屬於人體的部分剔除掉。

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傳送門

試玩Demo：
https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/body-pix/index.html

官方部落格：
https://blog.tensorflow.org/2019/11/updated-bodypix-2.html

GitHub地址：
https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/body-pix

—  完 —


https://www.toutiao.com/i6760881651133186563/


來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：http://blog.itpub.net/69946223/viewspace-2664942/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。

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