【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机，涉及图像处理领域，尤其涉及一种头像抠图方法及电子设备。
技术介绍
1、相关的人物头像抠图工具，通常需要由具有一定的抠图处理技术的专业人士进行操作，通常需要多次操作才能得到较为合适的抠图结果。而相关技术中使用的人物头像抠图模型，由于训练时需要使用大量的带有标签的图像数据，导致训练成本较高且模型的泛化能力不足。此外，相关技术中使用的人物头像抠图模型只能实现对人物头像的粗略硬分割，缺乏平滑的过渡效果，对于复杂结构的前景物体(例如人脸外轮廓)的分割的精准度较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种头像抠图方法及电子设备，能够解决现有的头像抠图时需要与用户交互、需要使用大量训练数据以及模型的泛化能力不足的问题，能够有效提升利用模型进行头像抠图的分割精准度。
2、本申请实施例第一方面提供一种头像抠图模型训练方法，包括：获取头像图像数据集，将所述头像图像数据集划分为训练集与测试集，所述头像图像数据集包括：原始图像中头像的第一抠图、所述原始图像中头像的第一关键点图像、所述...
【技术保护点】
1.一种头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述当前模型包括编码器、注意力机制、第一解码器以及第二解码器，利用所述当前模型获取所述第二抠图以及所述第二关键点图像包括：
3.根据权利要求2所述的头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述编码器包括特征提取模块；所述特征提取模块的输入为三通道图像，所述特征提取模块的输出为单通道的关键点特征图像。
4.根据权利要求1所述的头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述第一关键点图像的获取方法包括：
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述当前模型包括编码器、注意力机制、第一解码器以及第二解码器，利用所述当前模型获取所述第二抠图以及所述第二关键点图像包括：
3.根据权利要求2所述的头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述编码器包括特征提取模块；所述特征提取模块的输入为三通道图像，所述特征提取模块的输出为单通道的关键点特征图像。
4.根据权利要求1所述的头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述第一关键点图像的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的头像抠图模型训练方法，其特征在于，所述第一关键点图像包括：脸部轮廓关键点所在的第一单通道图像，眉毛嘴巴与眼睛的关键点所在的第二单...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾鹏，
申请(专利权)人：广州商研网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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