easyportraitというデータセットを学習したモデルを使います。
インストール
リポジトリで提供されているいくつかのモデルの中で、segformerが使いやすいと思うのでダウンロードします。
git clone https://github.com/hukenovs/easyportrait.git
cd easyportrait/pipelines/
pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1
pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install mmcv==1.7.1
mim install mmcv-full==1.7.1
pip install mmsegmentation==0.30.0
pip install ftfy
wget https://n-ws-620xz-pd11.s3pd11.sbercloud.ru/b-ws-620xz-pd11-jux/easyportrait/experiments/models/segformer-fp-1024.pth
mmseg/datasets/pipelines/formatting.pyの２８１行目を以下のように書き換えます。
formatting.py
# img_meta[key] = results[key]
img_meta[key] = results.get(key,None)
実行
from mmseg.apis import inference_segmentor, init_segmentor, show_result_pyplot
from mmseg.core.evaluation import get_palette
device = 'cuda:0'
checkpoint = "segformer-fp-1024.pth"
config = "local_configs/easyportrait_experiments_v2/segformer-fp/segformer-fp.py"
model = init_segmentor(config, checkpoint, device=device)
img = 'image.jpg'
out = "result.jpg"
# test a single image
result = inference_segmentor(model, img)
show_result_pyplot(
model,
img,
result,
None,
opacity=0.5,
out_file=out)
結果のクラスインデックスは以下
['background',
'person',
'skin',
'left brow',
'right brow',
'left eye',
'right eye',
'lips',
'teeth']
歯もとれるのが良い。
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