Segmentación Humana(humanSegmentation)
El nodo Segmentación Humana realiza segmentación semántica de humanos en una imagen de entrada utilizando una selección de modelos preentrenados.
human Segmentation
El nodo Segmentación Humana realiza segmentación semántica de humanos en una imagen de entrada utilizando una selección de modelos preentrenados. Produce una imagen de resultado de segmentación, una máscara que cubre las partes/componentes seleccionados y una caja delimitadora alrededor de la región detectada.
Entradas
image
La imagen de entrada a segmentar.
method
El modelo de segmentación a utilizar. Métodos disponibles:
selfie_multiclass_256x256human_parsing_liphuman_parts (deeplabv3p)segformer_b3_clothessegformer_b3_fashionface_parsing
Cada método tiene su propio conjunto de etiquetas, y los mask_components disponibles se completan según el método seleccionado.
confidence
Umbral mínimo de confianza para las predicciones de segmentación. Predeterminado: 0.4
Rango: 0.05 – 0.95
Paso: 0.01
Los valores más bajos incluyen regiones más inciertas en la máscara; los valores más altos suprimen las predicciones de baja confianza y producen máscaras más ajustadas y limpias.
crop_multi
Multiplicador utilizado para controlar la región de recorte alrededor de la segmentación detectada. Predeterminado: 0
Rango: 0 – 10
Paso: 0.001
0 mantiene el recorte estrechamente ligado a la máscara/bbox. Los valores más altos expanden el área de recorte alrededor del sujeto.
mask_components
Lista de selección múltiple de componentes/clases de segmentación para incluir en la máscara y la imagen de resultado. Se pueden seleccionar múltiples componentes; sus regiones se combinan en la máscara de salida.
Las opciones disponibles dependen del method seleccionado, porque cada modelo expone diferentes clases semánticas.
Salidas
IMAGE output
La imagen de resultado de la segmentación: la salida visual de la segmentación seleccionada después de aplicar mask_components, confidence y crop_multi.
MASK
La máscara generada a partir de los mask_components seleccionados después de aplicar el umbral de confianza. Se corresponde espacialmente con la imagen de salida.
BBOX
La caja delimitadora alrededor de los componentes de segmentación seleccionados, en coordenadas de imagen. Esto se puede utilizar para recortes adicionales, acondicionamiento o procesamiento basado en regiones.
Notas de Uso
- Elija un
methodque coincida con el tipo de segmentación que necesita. Por ejemplo, los métodos centrados en ropa son útiles para máscaras relacionadas con la moda, mientras queface_parsinges adecuado para regiones faciales. - Deje
crop_multien0para un recorte ajustado del sujeto, o auméntelo para incluir más contexto circundante en la imagen de resultado. mask_componentses una selección múltiple, por lo que puede combinar varias partes del cuerpo o clases de objetos en una sola máscara.- Los pesos del modelo del método seleccionado pueden descargarse en el primer uso, por lo que la ejecución inicial puede tardar más que las ejecuciones posteriores.
Comentarios
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