公号：原文地址如下
🚀我的好朋友大概就是这样哦
❤️ 爱了 爱了💙
🔔基础信息
U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection
https://arxiv.org/abs/2005.09007
https://github.com/NathanUA/U-2-Net
🎄环境搭建
官方的库版本需求要求如下：
Python 3.6
numpy 1.15.2
scikit-image 0.14.0
python-opencv PIL 5.2.0
PyTorch 0.4.0
torchvision 0.2.1
glob
我自己的 Conda 环境搭建过程如下（安装torch==1.1.0 可用）：
服务器：ubuntu1~18.04
Quadro RTX 5000 16G
CUDA版本 V10.0.130
conda create -n nice python=3.6.9
conda activate nice
pip install torch==1.1.0
pip install torchvision==0.3.0
或者（建议使用 conda 来安装）
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
pip install pillow==5.2.0
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install thop
🎄项目结构如下
🎄项目测试步骤（官方教程）
🎄项目测试（个人记录）
一： 人像素描
python u2net_portrait_test.py
该命令是对整个图像进行，素描重建，生成效果如下
二： 人脸素描
python u2net_portrait_demo.py
会检测 图像中人脸位置，只对人脸进行素描
三： 测试命令
python u2net_portrait_composite.py -s 20 -a 0.5
-s indicates the sigma of gaussian function for blurring the orignal image and -a denotes the alpha weights of the orignal image when fusing them【理解起来就是变的更好看】
❤️ 那么多好看的朋友，藏着掖着，不存在的, 好吧 ❤️
❤️ 雨露均沾，大叔跑不了 ❤️ ❤️ 原图越高清， 转换效果越惊艳 ❤️
GPU内存占用：
- 测试运行：GPU单卡最高占用 5073MiB
💬总结
该论文本身是一篇关于 salient object detection（突出物检测） 的文章；
不曾想有大佬 把它 用于 human portrait drawing（人物肖像素描）
取得不错响应，成为一个如此有趣的项目，不明觉厉...
🎉可运行代码 + 数据获取方式如下
考虑到一些小伙伴 官方代码 和 模型下载有困难，博主这里把此次博文对应代码上传到网盘，里面包含本次测试使用的代码和下载的预训练模型；
有需要的小伙伴，搜索关注博主同名公号：墨理学AI ，公号后台，回复 20200101 即可获取 云盘下载链接：
20200101
公号：原文地址如下
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💛愿我如星君如月，夜夜流光相皎洁
