前言

• 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
• 更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理
  专栏或我的个人主页查看
• YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
• YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
• YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
• YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
• YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
• 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
• Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
• 基于DETR的人脸伪装检测
• 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目
• YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理

前提条件

• 熟悉Python

相关介绍

• Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
• PyTorch 是一个深度学习框架，封装好了很多网络和深度学习相关的工具方便我们调用，而不用我们一个个去单独写了。它分为 CPU 和 GPU 版本，其他框架还有 TensorFlow、Caffe 等。PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）基于 Torch 推出的，它是一个基于 Python 的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；2、构建深度神经网络时的自动微分机制。
• Lama Cleaner是一款完全免费开源，而且没有人分辨率限制的图片去水印、修复工具：Lama Cleaner，内置了多种AI 模型构建，功能相当的齐全。可用于快速去除图像中各种水印、物品、人物、字体、等图像里的内容。

Lama Cleaner

• 项目地址：https://github.com/Sanster/lama-cleaner.git

环境要求

• torch>=1.9.0
• opencv-python
• flask==2.2.3
• flask-socketio
• simple-websocket
• flask_cors
• flaskwebgui==0.3.5
• pydantic
• rich
• loguru
• yacs
• diffusers==0.16.1
• transformers==4.27.4
• gradio
• piexif==1.1.3
• safetensors
• omegaconf
• controlnet-aux==0.0.3

安装Lama Cleaner

• pip安装前，需要安装Python环境

pip install lama-cleaner
或者
pip install lama-cleaner -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 使用国内镜像源，下载速度更快。

启动Lama Cleaner

CPU方式启动

lama-cleaner --model=lama --device=cpu --port=8080 

GPU方式启动

## 本机浏览
lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080 --model-dir E:\mytest\lama_cleaner\weight
## 局域网内浏览
lama-cleaner --model=lama --device=cuda --port=8080 --model-dir E:\mytest\lama_cleaner\weight --host 0.0.0.0 

使用Lama Cleaner

• 在浏览器打开网址：http://IP地址:8080
  
  

测试结果

NO.1 检测框

1. 打开要原图片
   
2. 按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
   
3. 效果图
   

NO.2 水印

1. 打开要原图片
   
2. 按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
   
3. 效果图
   

NO.3 广州塔

1. 打开要原图片
   

2. 按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
   

3. 效果图
   

NO.4 人物背景

1. 打开要原图片
   

2. 按住鼠标，去除图片内的内容（黄色轨迹）
   

3. 效果图
   

参考

[1] https://github.com/Sanster/lama-cleaner.git

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• YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
• YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
• YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
• YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
• 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
• YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
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• 基于DETR的人脸伪装检测
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