Meilleures pratiques pour la suppression de l’arrière-plan de l’image

Lignes directrices et meilleures pratiques #

La technologie derrière DropSpace est basée sur une combinaison de réseaux de neurones qui ont été entraînés sur un grand ensemble de données pour créer des cartes de segmentation précises d’objets saillants et affiner ces cartes pour séparer avec précision les bords du premier plan de l’arrière-plan. Ces réseaux de neurones ont également été optimisés pour permettre de renvoyer le résultat en quelques secondes, quelle que soit la taille de l’image. ¹

Dans la grande majorité des cas, ces algorithmes de deep learning renvoient des résultats de haute qualité. Les bonnes pratiques suivantes peuvent encore augmenter la probabilité d’obtenir de bons résultats:

• Assurez-vous qu’il y a suffisamment d’arrière-plan autour du ou des objets au premier plan de tous les côtés.
• Essayez d’éviter les grandes ombres. Ceci est particulièrement pertinent si l’arrière-plan est d’une seule couleur. Par exemple, si le sujet principal est photographié sur un fond uni de couleur claire, l’ombre de l’objet peut être classée comme faisant partie du premier plan.
• Dans certains cas, des cheveux ou d’autres parties très petites ou floues sur les bords d’un objet au premier plan peuvent être mélangés avec l’arrière-plan. Par exemple, essayez d’éviter les poils qui soufflent dans le vent.
• Dans certains cas, de forts changements de contraste, comme une lampe ou un soleil brillant inclus dans la photo, peuvent avoir un impact sur les résultats.
• Les reflets de couleur claire sur un objet brillant (par exemple l’éclat du flash de l’appareil photo) peuvent être traités comme faisant partie de l’arrière-plan et supprimés, surtout si la couleur du reflet est similaire à la couleur principale de l’arrière-plan.

Cependant, comme pour tout algorithme basé sur le Deep Learning, même si vous suivez ces directives, les résultats peuvent ne pas toujours être parfaits. De plus, gardez à l’esprit que les réseaux de neurones s’entraînent continuellement sur de nouvelles données et que les résultats peuvent donc être différents au fil du temps.