本文介绍了一种新的人像抠图算法（WSSHM），通过结合少量精细标签和大量分割标签，降低了标注成本并解决了领域泛化问题。该方法显著提高了抠图模型的鲁棒性，适用于实时应用，具备快速推理速度和竞争力的准确性。此外，建立了最大的通用抠图数据集（Real-19k），在合成和真实图像上表现优异。

本文介绍了使用QT5 + OpenCV4.8开发与配置环境搭建的六个深度学习应用案例，包括人像抠图、图像修复、实时人脸识别、健身智能、条码识别和电子围栏语音报警。点击链接可获取案例源码与相关资料。

本研究提出了一种新的实用人像抠图训练方法，通过像素级人体区域识别和标注来实现。引入了弱半监督人像抠图（WSSHM）学习范式，节省标注成本和解决领域泛化问题。通过抠图标签融合（MLB）训练方法，在少量抠图数据和大量分割数据的情况下提高抠图模型的鲁棒性。实现代码可在https://github.com/clovaai/WSSHM获得。

本研究提出了一种新的实用人像抠图训练方法，通过像素级人体区域识别和大量标注来实现。引入弱半监督人像抠图（WSSHM）学习范式，节省标注成本和解决领域泛化问题。通过抠图标签融合（MLB）训练方法，显著提高抠图模型的鲁棒性。实现代码可在https://github.com/clovaai/WSSHM获取。