이미지 배경 제거 모범 사례

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지침 및 모범 사례 #

DROPBG 이면의 기술은 큰 데이터 세트에서 훈련된 신경망의 조합을 기반으로 하여 두드러진 개체의 정확한 분할 맵을 만들고 해당 맵을 수정하여 전경의 가장자리를 배경과 정확하게 분리합니다. 이러한 신경망은 이미지 크기에 관계없이 몇 초 안에 결과를 반환할 수 있도록 최적화되었습니다. 1

대부분의 경우 이러한 딥 러닝 알고리즘은 고품질 결과를 반환합니다. 다음 모범 사례는 좋은 결과의 가능성을 더욱 높일 수 있습니다.

  • 모든 면에서 전경 개체 주위에 충분한 배경이 있는지 확인합니다.
  • 큰 그림자를 피하십시오. 이것은 배경이 단일 색상인 경우 특히 관련이 있습니다. 예를 들어 주 피사체가 밝은 색상의 배경에서 촬영되면 피사체의 그림자가 전경의 일부로 분류될 수 있습니다.
  • 경우에 따라 전경 개체 가장자리의 머리카락이나 기타 매우 작거나 흐릿한 부분이 배경과 혼합될 수 있습니다. 예를 들어, 바람에 날리는 머리카락을 피하십시오.
  • 경우에 따라 사진에 포함된 밝은 램프나 밝은 태양과 같이 대비의 강한 변화가 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 반짝이는 물체의 밝은 색 반사(예: 카메라 플래시의 빛)는 배경의 일부로 취급되어 제거될 수 있습니다. 특히 반사 색상이 기본 배경색과 유사한 경우에 그렇습니다.

그러나 모든 딥 러닝 기반 알고리즘과 마찬가지로 이러한 지침을 따른다고 해도 결과가 항상 완벽하지는 않을 수 있습니다. 또한 신경망은 지속적으로 새로운 데이터를 학습하므로 결과는 시간이 지남에 따라 다를 수 있습니다.

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