如今,對許多人來說,從照片中移除乾擾元素不再是問題。 Photoshop 或當今流行的神經網路的基本技能可以解決這個問題。 但是,對於視頻,情況會變得更加複雜,因為每秒至少需要處理 24 幀的視頻。
這是在 Github 上的
該系統使用神經網路逐幀處理視頻,並用背景替換不必要的物體或人。 該程式每秒最多可改變 55 幀,根據周圍的影像建立背景。 儘管經過仔細檢查,我們發現物件移除方法遠非完美,但結果卻令人印象深刻。
有些畫面顯示透明或半透明的幻影痕跡保留在「移除」的人的位置。 事實上,系統僅分析可用的背景,並不總是能夠充分繪製它。 這取決於背景的複雜程度——背景越簡單、越統一,最終的結果就越好。
測試時使用的作業系統為 Ubuntu 16.04、Python 3.5、Pytorch 0.4.0、CUDA 8.0,並在 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 顯示卡上處理。 來源本身是開放的,每個人都可以使用。 但是,我們注意到此類技術也可能被用於惡意目的。 例如,「隱藏」攝影機捕捉到的交通違規或其他犯罪行為。
來源: 3dnews.ru