Karon, alang sa kadaghanan, dili na problema ang pagtangtang sa usa ka elemento nga makabalda gikan sa usa ka litrato. Ang mga batakang kahanas sa Photoshop o uso nga mga neural network karon makasulbad sa problema. Bisan pa, sa kaso sa video, ang sitwasyon komplikado, tungod kay kinahanglan nimo nga iproseso ang labing menos 24 nga mga frame matag segundo sa video.
Ug dinhi sa Github usa ka utility nga nag-automate niini nga mga aksyon, nga nagtugot kanimo sa pagtangtang sa bisan unsang naglihok nga mga butang gikan sa video. Igo na lang ang pagpili og dugang nga butang nga adunay frame gamit ang cursor, ug ang sistema ang mobuhat sa uban. Ang utility gitawag nga yano - video-object-removal. Bisan pa, gibase kini sa mga advanced nga teknolohiya.
Ang sistema naggamit sa usa ka neural network nga nagproseso sa video frame pinaagi sa frame, nag-ilis sa usa ka wala kinahanglana nga butang o tawo nga adunay background. Ang programa mahimong magbag-o hangtod sa 55 ka mga frame matag segundo, pagkompleto sa background base sa palibot nga imahe. Bisan kung sa mas duol nga pagsusi kini mahimong tin-aw nga ang pamaagi sa pagtangtang sa mga butang layo sa hingpit, ang mga resulta makapahingangha.
Ang ubang mga frame nagpakita nga ang usa ka transparent o translucent phantom trace nagpabilin sa dapit sa "hilit" nga tawo. Ang tinuod mao nga ang sistema nag-analisar lamang sa anaa nga background ug sa pagkakaron dili kanunay nga igo nga mahuman kini. Nagdepende kini sa pagkakomplikado sa background - ang mas simple ug mas uniporme niini, mas maayo ang katapusan nga resulta.
Alang sa pagsulay, gigamit namon ang Ubuntu 16.04, Python 3.5, Pytorch 0.4.0, CUDA 8.0, ug ang pagproseso gihimo sa usa ka NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti video card. Ang mga tinubdan mismo bukas ug magamit sa tanan. Sa samang higayon, atong namatikdan nga kini nga teknolohiya mahimo usab nga gamiton alang sa malisyosong mga katuyoan. Pananglitan, aron "itago" ang mga paglapas sa trapiko o uban pang mga krimen nga nakuha sa mga camera.
Source: 3dnews.ru