最近，一個實時人物刪除（Real Time Person removation）的項目在GitHub上流行起來。它最近在GitHub趨勢排名第一，目前擁有3k+顆星星。
這個項目的神奇之處在於，你只需要在網頁瀏覽器中使用JavaScript，並使用200多行TensorFlow.js代碼，就能讓視頻屏幕中的字符和對象實時從複雜的背景中消失！
雖然這不能讓你像哈利波特那樣隱形的夢想在現實生活中成真，但至少你可以在視頻和動畫中體驗隱形的刺激。
這個項目開發者是谷歌網站工程師傑森·梅耶斯。通過TensorFlow.js製作了一個插件，允許系統分離人和背景，然後實時從場景中移除任何人，這意味着人們可以從視頻中“消失”。
我們兩看兩張例子：
有人可能會認爲，在複雜的背景下實現“隱身”非常複雜，而且是實時的，但實際上，實現這種效果只需要200多行JS代碼。
作者整個項目的核心是TensorFlow.js提供的身體分割模型。js可以說是一個網站工程師使用機器學習模型的工件！
js是一個使用JavaScript開發機器學習的庫，允許使用JavaScript開發機器學習模型，並且可以直接在瀏覽器或Node.js中使用機器學習模型。
爲了使人物在鏡頭中“消失”，作者必須首先找到人體的位置區域。這裏使用的是TensorFlow.js已經訓練過的身體分割模型。
例如，在上述項目中使用的體分割模型MobileNet非常容易調用：
const net = await bodyPix.load({architecture: 'MobileNetV1',outputStride: 16,multiplier: 0.75,quantBytes: 2});
當然，除了MobileNet這樣的小而快的模型，但是精度不是特別高，你也可以選擇ResNet這樣精度相對較高的大而慢的模型。
除了身體分割模型，TensorFlow.js還提供了各種現成的機器學習模型，如圖像分類、對象檢測、身體分割和句子編碼。當然，如果需要的話，用戶也可以重新訓練他們的模型。
TensorFlow.js只有你想不到，沒有它做不到。
jason的個人網站：
https://codepen.io/jasonmayes
開源地址：
https://github.com/jasonmayes/Real-Time-Person-Removal
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