History

localizeflow[bot] 33ce0e5757 chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 203 changes)		2026-01-30 01:54:20 +00:00
..
BodySegmentation.ipynb	🌐 Update translations via Co-op Translator	2025-08-31 14:13:46 +00:00
README.md	chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 203 changes)	2026-01-30 01:54:20 +00:00

README.md

Segmentacja Ciała Ludzkiego

Zadanie laboratoryjne z Kursu AI dla Początkujących.

Zadanie

W produkcji wideo, na przykład w prognozach pogody, często musimy wyciąć obraz człowieka z kamery i umieścić go na innym materiale filmowym. Zazwyczaj odbywa się to za pomocą technik chroma key, gdzie człowiek jest filmowany na tle jednolitego koloru, który następnie jest usuwany. W tym laboratorium wytrenujemy model sieci neuronowej, aby wyciąć sylwetkę człowieka.

Zbiór Danych

Będziemy korzystać z Segmentation Full Body MADS Dataset z Kaggle. Pobierz zbiór danych ręcznie z Kaggle.

Notatnik Startowy

Rozpocznij laboratorium, otwierając BodySegmentation.ipynb

Wnioski

Segmentacja ciała to tylko jedno z powszechnych zadań, które możemy wykonywać z obrazami ludzi. Inne ważne zadania to detekcja szkieletu i detekcja pozycji. Sprawdź bibliotekę OpenPose, aby zobaczyć, jak można zaimplementować te zadania.

Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.