画像の背景の削除のベストプラクティス

ガイドラインとベストプラクティス #

DROPBGの背後にあるテクノロジーは、大規模なデータセットでトレーニングされたニューラルネットワークの組み合わせに基づいており、顕著なオブジェクトの正確なセグメンテーションマップを作成し、それらのマップを改良して前景のエッジを背景から正確に分離します。 これらのニューラルネットワークは、画像サイズに関係なく数秒以内に結果を返すことができるように最適化されています。 1

ほとんどの場合、これらの深層学習アルゴリズムは高品質の結果を返します。 次のベストプラクティスは、良い結果が得られる可能性をさらに高めることができます。

  • すべての側面の前景オブジェクトの周囲に十分な背景があることを確認してください。
  • 大きな影は避けてください。 これは、背景が単色の場合に特に関係があります。 たとえば、主要な被写体が無地の明るい色の背景で撮影されている場合、オブジェクトの影は前景の一部として分類される可能性があります。
  • 場合によっては、前景オブジェクトのエッジにある髪の毛やその他の非常に小さい部分やぼやけた部分が背景と混ざり合うことがあります。 たとえば、髪の毛が風に吹かれないようにしてください。
  • 場合によっては、写真に含まれる明るいランプや明るい太陽など、コントラストの強い変化が結果に影響を与える可能性があります。
  • 光沢のあるオブジェクトでの明るい色の反射(カメラのフラッシュからの輝きなど)は、背景の一部として扱われ、削除される場合があります。特に、反射の色がメインの背景色と類似している場合はそうです。

ただし、他のディープラーニングベースのアルゴリズムと同様に、これらのガイドラインに従ったとしても、結果が常に完全であるとは限りません。 さらに、ニューラルネットワークは継続的に新しいデータのトレーニングを行っているため、結果は時間の経過とともに異なる可能性があることに注意してください。

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