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申请/专利权人：山东浪潮超高清智能科技有限公司

摘要：本发明公开了引入ESA的2D数字人人像抠图方法及系统，属于图像处理技术领域，要解决的技术问题为如何基于空间注意力机制实现性能延迟平衡的人像抠图。包括如下步骤：采集数据集，包括coco8‑seg数据集以及开源的P3M‑10k人像抠图数据集；构建样本数据集，样本数据集中包括保护了人脸隐私的图像和没有人脸隐私问题的图像；对图像以及对应的遮罩进行数据增强以及图像预处理；在RepVit网络模型中引入ESA模块得到ESA‑RepViT主干网络模型，将ESA‑RepViT主干网络模型作为主干网络、基于YOLOv8网络构建人像抠图网络模型；通过训练后人像抠图网络模型进行特征提取，输出对应的遮罩。

主权项：1.一种引入ESA的2D数字人人像抠图方法，其特征在于，包括如下步骤：S100数据采集：采集数据集，包括coco8-seg数据集以及开源的P3M-10k人像抠图数据集，对于P3M-10k人像抠图数据集，其训练集中图像均为保护了人脸隐私的图像，其中两个测试集中图像为没有隐私问题的图像，coco8-seg数据集中包含多类目标的语义分割数据；S200数据集构建：基于coco8-seg数据集以及开源的P3M-10k人像抠图数据集构建样本数据集，样本数据集中包括保护了人脸隐私的图像和没有人脸隐私问题的图像，并对样本数据集进行划分，得到训练验证集和测试集；S300图像预处理：对于训练验证集中每个图像以及对应的遮罩，对所述图像以及对应的遮罩进行数据增强以及图像预处理，得到预处理后的训练验证集；S400模型构建：在RepVit网络模型中引入ESA模块得到ESA-RepViT主干网络模型，将ESA-RepViT主干网络模型作为主干网络、基于YOLOv8网络构建人像抠图网络模型；S500模型训练：基于预处理后的训练验证集对人像抠图网络模型进行模型训练和模型验证，并基于测试集对训练后的人像抠图网络模型进行测试，得到训练后人像抠图网络模型；S600人像抠图：对于待处理的2D人像，对所述图像进行数据增强以及图像预处理，得到预处理后的图像，以预处理后的图像为输入、通过训练后人像抠图网络模型进行特征提取，输出对应的遮罩。

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