Human-Part-Segmentation

מה זה

אתם מעלים תמונת סטילס רגילה של אדם ומקבלים שתי תמונות פלט שמציגות את הפירוק של הגוף לאזורים נפרדים. הממשק מציג שלוש תמונות מוכנות מראש, כך שאפשר לבדוק את התוצאה מיד בלי להעלות קובץ אישי.

מאחורי הקלעים רץ המודל keras-io/deeplabv3p-resnet50 שנלקח ישירות מהמאגר של Keras. מדובר בארכיטקטורת DeepLabV3 Plus שמבוססת על רשת ResNet50 ומשתמשת בטכניקות של ראייה ממוחשבת לחילוץ מסכות סמנטיות מורכבות. הקוד מעבד את התמונה באמצעות OpenCV וטנזורפלו כדי להפריד בין הרקע לחלקי הגוף.

מתאים ל

• בדיקת חלוקת גוף בתמונה

  מעלים תמונה ורואים איך המודל מזהה ומפריד איברים ואזורים שונים בגוף.

• הערכת ביצועי DeepLabV3

  בוחנים את היכולת של ארכיטקטורת ResNet50 בראייה ממוחשבת על קלט מותאם אישית.

• השוואה מול דוגמאות מובנות

  מריצים את שלוש תמונות המבחן כדי לראות את התוצאה הצפויה לפני עיבוד קבצים שלכם.

איפה זה נופל

ההדגמה מיועדת לחלוקת חלקי גוף בלבד ומסתמכת על תמונות ברורות, בדומה לדוגמאות המצורפות. היא אינה מיועדת לזיהוי חפצים, חיות או עיבוד של וידאו בזמן אמת. בנוסף, הממשק מחזיר רק תמונות סטטיות ואינו מאפשר להוריד את המסכות הגולמיות, את הקואורדינטות או את נתוני הפיקסלים לצורך שימוש בקוד אחר.

איך משתמשים

לוחצים על אזור הקלט כדי להעלות תמונה או בוחרים באחת משלוש התמונות הקיימות כדוגמה, ולוחצים על כפתור השליחה. הממשק מבוסס Gradio ומפעיל מנגנון תור מובנה, כך שאם יש עומס תצטרכו להמתין שהבקשה שלכם תעובד לפי הסדר.

העיבוד מתבצע על חומרת מעבד משודרגת (cpu-upgrade) ולא על מאיץ גרפי. זה אומר שהחישוב לוקח כמה שניות לכל תמונה ולא קורה בשבריר שנייה כמו על גבי GPU ייעודי. אין צורך בהרשמה או בהתחברות לאתר כדי להריץ את הבדיקה.

הרישיון

הפרויקט פורסם תחת רישיון cc0-1.0 שמוגדר כנחלת הכלל. הרישיון מאפשר שימוש חופשי בקוד לכל מטרה. לגבי התמונות שאתם מעלים או מקבלים, השימוש תלוי בזכויות המקוריות של הקבצים עצמם ובתנאי השימוש של פלטפורמת Hugging Face שמארחת את הדף.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗