Cutie:视频抠图蒙版，视频扣人物一键安装中文整合包
原创Cutie:视频抠图蒙版，视频扣人物一键安装中文整合包
原创
Cutie用于自动识别和追踪视频里的特定物体，比如一个人或一辆车。假设你有一段视频，里面有很多人和物体在移动，Cutie可以自动找出其中一个特定的人并一直追踪他。
它还能够非常精确地把目标物体从其他背景物体中分离出来，
主要特点：
1、自动识别和追踪特定物体：在视频中自动找出并跟踪你指定的物体，比如一个人、一辆车或任何其他物体。
2、高级对象理解：不仅仅是看每个小点（像素），而是能“记住”并理解整个物体的大概样子和特性。
3、精确分割：能够非常精确地把目标物体从其他背景物体中分离出来。
4、适应复杂场景：即使在有很多物体和复杂背景的视频中，也能准确地进行对象分割。
5、高效运行：虽然功能强大，但运行速度也相当快，适用于需要实时处理的应用场景。
这些功能使得 Cutie 非常适用于各种需要对象识别和追踪的场合，包括但不限于自动驾驶、视频编辑、安全监控等。
AI技术论坛将上述工具制作成一键启动包，点击即可使用，避免大家配置Python环境出现各种问题，下载地址：?https://www.aibl.vip，在此页面右侧区域点击下载！
注意电脑配置如下：
windows 10/11
8G显存以上英伟达显卡
下载使用教程
下载压缩包 下载地址：https://www.aibl.vip/thread-229-1-1.html，在此页面右侧区域点击下载！
解压，最好不要有中文路径，解压后，如下图所示，双击启动.exe文件运行
点击浏览选择视频文件，然后点击开始程序
软件打开后如下所示
使用教程
1、核心机制：在一个或多个帧上注释对象并使用自动提取完成视频。使用永久存储器存储准确的分割（将好的帧提交给它）以获得最佳结果。进入内存库的第一帧始终提交到永久存储器。如果需要，可以重置内存。
2、使用左键进行前景注释，右键进行背景注释。
3、使用中键切换可视化目标（用于分层、弹出和黑白mask导出）。
4、使用数字键或旋钮更改要操作的对象。如果没有响应，很可能在程序启动时未指定正确数量的对象。
5、“导出为视频”仅汇总保存在磁盘上的可视化效果。需要勾选“保存叠加”才能实现此目的。
6、导出的黑白/软mask可以在其他应用程序中使用，如ProPainter。请注意，修复更喜欢过分分割而不是不足分割 - 如果需要，请使用较大的膨胀半径。
7、内存可能会因错误的分割而受损。请善用“重置内存”，不要提交错误的分割。
8、“分层”可视化模式在前景和背景之间插入一个RGBA层。使用“导入层”选择新层。
工作原理总结
1、初识目标：在视频的第一帧（就是视频的第一张图片）里，Cutie 首先找到你想跟踪的物体，并记住它的位置和形状。
2、记忆特点：找到物体后，Cutie 不仅记住了物体的大致轮廓，还会存储物体的详细像素信息。这就像是给物体拍了一张身份证照。
3、新帧识别：当视频继续播放，出现新的画面（或称为“帧”）时，Cutie 会用之前记住的“粗略特征”来快速找到物体。
4、精确定位：找到大致位置后，Cutie 再用之前存储的“详细信息”来精确确认物体的位置和形状。
5、快速准确：因为Cutie 同时使用了粗略特征和详细信息，所以它能在视频中非常快速而准确地找到并跟踪物体。
这样，无论视频里的物体如何移动或变化，Cutie 都能准确地“锁定”它。这在很多场合都非常有用，比如在安全监控、自动驾驶车辆或者医学研究中。
主要技术手段
Cutie主要特点是具有对象级别的内存读取能力。与传统的像素级内存读取方法不同，Cutie 采用了一种自上而下的对象级内存读取方式，这有助于提高在复杂数据集上的性能。
1、对象变换器（Object Transformer） Cutie 的核心组件是一个对象变换器，它使用一组端到端训练的对象查询来与底层像素特征进行交互。这些对象查询作为目标对象的高级摘要，而高分辨率的特征图则用于精确的分割。
2、前景-背景掩码注意力（Foreground-Background Masked Attention） Cutie 还引入了一种前景-背景掩码注意力机制。这允许一部分对象查询仅关注前景，而其余的仅关注背景。这样做可以更清晰地分离前景对象和背景的语义。
3、对象内存（Object Memory） 除了像素内存外，Cutie 还引入了一个紧凑的对象内存，用于总结目标对象的特征。这增强了端到端对象查询与目标特定特征的交互，从而实现了目标对象的有效长期表示。
在实际评估中，使用 MOSE 标准测试时，Cutie 的表现比 XMem 方法高出 8.7 分。此外，与DeAOT方法相比，Cutie获得了4.2分的高分，其处理速度比DeAOT快三倍。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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