Das schöne an diesem Algorithmus ist, daß man ihn schon online selbst mit eigenen Bildern anhand einer inoffiziellen Demo ausprobieren kann. Die Forscher weisen aber daraufhin, dass das aktuell veröffentlichte DIS Deep Model (DIS V1.0) anhand eines Datensatzes trainiert wurde, der von einigen Kategorien wie etwa Tiere, Menschen und Autos u.ä. nur wenige Bilder enthielt und deswegen mit solchen Objekten möglicherweise nicht so gut funktioniert. Das Team will aber bald eine weitere Version (DIS V2.0) für den allgemeinen Gebrauch und zum Testen veröffentlichen, welche dann ein viel größeres Spektrum an Objektkategorien abdecken wird.
Wie praktisch eine solche automatische Extraktion von Objekten aus Photos für verschiedene Aufgaben im Bereich Bildbearbeitung, 3D-Modeling, Animation oder AR/VR ist, ist offensichtlich: sie erspart Arbeit, die sonst per Hand erledigt werden müsste, denn die neue Methode arbeitet exakter (auch bei komplexen Objekten) als andere aktuelle Algorithmen, die ähnliches versuchen. Im Paper kann man nachlesen, wie genau die neue Methode funktioniert und sie mittels des veröffentlichten Programmcodes auch selbst implementieren.
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