哪种机器学习模型可用于从产品照片中去除背景？
Which machine learning model would be feasible for stripping the background from product photos?
我的目标是能够找到一种通过模型处理产品照片的方法，并使其 return 与产品在白色背景下的同一张照片。产品照片将具有不同的尺寸和产品类型。
我想提供带背景和不带背景的产品模型照片。将来我还将扩展部分删除背景的数据集。
如果您正在寻找一种简单的方法来执行此操作，我建议您使用 K 均值聚类算法。假设您有一个简单的纯背景和一个（感兴趣的）图像，您可以获得 RGB 像素值并使用 K 均值聚类算法并将聚类数设置为 2。
让我用一个例子向你解释一下。假设您有一个尺寸为 28*28 的图像（只是另一个任意尺寸）。图像中的像素总数为 784。每个像素表示为范围为 0-255 的 3 个 RGB 值的组合。
K-Means 聚类算法会将像素值聚类到 K 个簇中，因此每个簇代表的像素值比另一个簇中的像素值更相似。此技术特别有助于在感兴趣的图像周围绘制轮廓（边界）。
在 K 均值聚类算法中，对于此示例，将有 784 个样本点，每个样本点都表示在 3 维平面中。它将这些数据点聚类成 K（本例中为 2）个簇。
这是 K-means clustering algorithm.
的一个非常简单的实现
如果您正在寻找高级机器学习实现，那么我建议您寻找用于图像背景去除的深度卷积神经网络。这种机器学习技术已成功用于背景图像去除任务
我的目标是能够找到一种通过模型处理产品照片的方法，并使其 return 与产品在白色背景下的同一张照片。产品照片将具有不同的尺寸和产品类型。
我想提供带背景和不带背景的产品模型照片。将来我还将扩展部分删除背景的数据集。
如果您正在寻找一种简单的方法来执行此操作，我建议您使用 K 均值聚类算法。假设您有一个简单的纯背景和一个（感兴趣的）图像，您可以获得 RGB 像素值并使用 K 均值聚类算法并将聚类数设置为 2。
让我用一个例子向你解释一下。假设您有一个尺寸为 28*28 的图像（只是另一个任意尺寸）。图像中的像素总数为 784。每个像素表示为范围为 0-255 的 3 个 RGB 值的组合。
K-Means 聚类算法会将像素值聚类到 K 个簇中，因此每个簇代表的像素值比另一个簇中的像素值更相似。此技术特别有助于在感兴趣的图像周围绘制轮廓（边界）。
在 K 均值聚类算法中，对于此示例，将有 784 个样本点，每个样本点都表示在 3 维平面中。它将这些数据点聚类成 K（本例中为 2）个簇。
这是 K-means clustering algorithm.
的一个非常简单的实现如果您正在寻找高级机器学习实现，那么我建议您寻找用于图像背景去除的深度卷积神经网络。这种机器学习技术已成功用于背景图像去除任务