基于U2NET的服装语义分割系统
项目简介
本仓库提供预训练U2NET模型的推理代码和Gradio交互演示,用于人像摄影中的服装解析。系统将衣物分割为三类:
- 上身服装(红色标注)
- 下身服装(绿色标注)
- 全身服装(黄色标注)
同时自动生成每个类别的Alpha通道掩码图。
技术特性
- 支持复杂背景与多姿态人像
- 提供Colab/HuggingFace一键运行方案
- MIT开源协议
快速开始
环境配置
- Python 3.8
- 依赖安装:
cd cloth pip install -r requirements.txt
推理演示
- 单图处理:
python process.py --image 'input/03615_00.jpg' # 自动下载模型,结果保存至output/
output/alpha/:各类别Alpha掩码output/cloth_seg/:最终分割结果
- 交互式演示:
python app.py # 访问终端显示的本地/公网URL
云端体验
效果示例
| 输入样本 | 分割结果 |
致谢声明
- 核心模型源自U2NET原仓库(作者:Xuebin Qin)
- 代码基础参考
文件结构
-cloth-s/ ├── input/ # 测试图像 ├── output/ │ ├── alpha/ # 类别掩码 │ └── cloth_seg/ # 最终分割图 ├── app.py # Gradio交互脚本 ├── process.py # 推理脚本 └── requirements.txt # 依赖清单
基于UNET的服装语义分割系统