### 基于U2NET的服装语义分割系统

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#### 项目简介

本仓库提供预训练U2NET模型的推理代码和Gradio交互演示，用于人像摄影中的服装解析。系统将衣物分割为三类：
- **上身服装**（红色标注）
- **下身服装**（绿色标注）
- **全身服装**（黄色标注）
	同时自动生成每个类别的Alpha通道掩码图。

**技术特性**
- 支持复杂背景与多姿态人像
- 提供Colab/HuggingFace一键运行方案
- MIT开源协议
	![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/2cad244192ac430af68458f6f0cfddd8.png)

#### 快速开始

**环境配置**
- Python 3.8
- 依赖安装：

```

cd cloth
pip install -r requirements.txt  
```
**推理演示**
1. 单图处理：

```
python process.py --image 'input/03615_00.jpg'  
# 自动下载模型，结果保存至output/  
```
- `output/alpha/`：各类别Alpha掩码
- `output/cloth_seg/`：最终分割结果

1. 交互式演示：

```
python app.py  
# 访问终端显示的本地/公网URL  
```
**云端体验**
- [Colab在线运行](https://colab.research.google.com/)
- [HuggingFace演示空间](https://huggingface.co/spaces/wildoctopus/cloth-segmentation)

#### 效果示例


|输入样本|分割结果|
|:-:|:-:|
||
||
|![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/8104ba47fd3a405cf64924ecc8092f4a.png)||
#### 致谢声明

- 核心模型源自U2NET原仓库（作者：Xuebin Qin）
- 代码基础参考

#### 文件结构

```
-cloth-s/  
├── input/                  # 测试图像  
├── output/  
│   ├── alpha/              # 类别掩码  
│   └── cloth_seg/          # 最终分割图  
├── app.py                  # Gradio交互脚本  
├── process.py              # 推理脚本  
└── requirements.txt        # 依赖清单  
```
基于UNET的服装语义分割系统

本仓库提供预训练U2NET模型的推理代码和Gradio交互演示，用于人像摄影中的服装解析。系统将衣物分割为三类：

基于UNET的服装语义分割系统

人工智能

前端

客户端

U2NET服装语义分割系统实现人像摄影中的衣物精准解析，支持上身、下身和全身服装三类分割，自动生成Alpha通道掩码图。提供Colab/HuggingFace一键运行方案，兼容复杂背景与多姿态人像，采用MIT开源协议。包含推理代码和Gradio交互演示，快速实现服装分割应用。

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