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मानव शरीर विभाजन
AI for Beginners Curriculum से प्रयोगशाला असाइनमेंट।
कार्य
वीडियो उत्पादन में, उदाहरण के लिए, मौसम पूर्वानुमान में, हमें अक्सर कैमरे से मानव छवि को काटकर इसे अन्य फुटेज के ऊपर रखना होता है। यह आमतौर पर क्रोमा की तकनीकों का उपयोग करके किया जाता है, जब एक मानव को एक समान रंग की पृष्ठभूमि के सामने फिल्माया जाता है, जिसे बाद में हटा दिया जाता है। इस प्रयोगशाला में, हम मानव आकृति को काटने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क मॉडल का प्रशिक्षण देंगे।
डेटासेट
हम Segmentation Full Body MADS Dataset का उपयोग करेंगे, जो Kaggle से है। डेटासेट को मैन्युअल रूप से Kaggle से डाउनलोड करें।
नोटबुक प्रारंभ करना
BodySegmentation.ipynb खोलकर प्रयोगशाला शुरू करें।
निष्कर्ष
शरीर विभाजन केवल उन सामान्य कार्यों में से एक है जो हम लोगों की छवियों के साथ कर सकते हैं। अन्य महत्वपूर्ण कार्यों में स्केलेटन डिटेक्शन और पोज़ डिटेक्शन शामिल हैं। देखें OpenPose पुस्तकालय यह देखने के लिए कि उन कार्यों को कैसे लागू किया जा सकता है।
अस्वीकृति:
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