案例介绍
Smart appearance通过从背景中分割用户来对每个视频帧进行处理。背景分割任务，主要分为数据、模型、损失、训练、推理、后处理 6个部分。在创建模型时，主要技术难点在于如何提高模型的泛化能力，通过搜集开源数据集及自行制作数据集，自制数据集采用简单场景下采集，成熟算法自动标注并结合复杂背景生成新样本的方式进行扩增，进而扩大训练集的丰富性。
在后期处理时，图像分割算法如果直接应用到视频上，会存在明显的人像边缘抖动问题，严重影响用户体验。如何抑制分割结果的抖动，研发人员对模型进行了改进，增加了时域一致性损失，改进了模型的输入，加强了前后帧间的联系，并对模型输出的结果进行后处理，最终得到稳定的人像分割结果。
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