Photo Credit：Google 人工智慧運用在 YouTube 除了優化推薦和內容審核，為創作者提供更便利的影片工具也是他們重要的計畫，日前 Google 宣布在 YouTube App 推出即時去背功能，利用神經網路影片分割（Neural network video segmentation）就能即時更換背景。
一般創作者在影片拍攝時常需要租借綠幕攝影棚，後製時再手動進行背景更換，Google 最新的機器學習成果，不用額外的裝置就能讓人物及背景即時分層，創作者不需要專業設備也無須耗費時間，也能製作出具備個人風格背景的影音內容。
Google 工程師在官方部落格公布詳細的技術內容，他們 利用機器學習來完成卷積神經網路的語義分割，設計適用於手機的網路架構和訓練程式，在行動裝置上需要以輕量級運作速度，至少要 比現有最先進照片分割模型快 10-30 倍，提供每秒 30 幀的推論結果。
目前此卷積神經網路在 iPhone 7 可播放每秒超過 100 個以上畫面（100+ FPS）之速度，在 Pixel 2 上的也有 40+ FPS，精準度高達到 94.8%。
為了讓機器學習提供高品質的數據，他們標記了成千上萬個圖像資料，這些來自圖像捕捉前景姿勢和背景畫面。標記的元素包括的前景人物會出現的元素如頭髮、眼鏡、脖子、皮膚、嘴唇等，和一般的背景標籤相比達 98％的像素精確度。更多詳細的內容已公開在 Google 研究部落格 。
Photo Credit：Google 在訓練過程他們讓每秒的畫面更連慣，人像和背景間的交界更平滑，目前還在測試階段，背景的樣式並不多，早晨、黑夜、工作室燈光、霓虹等等場景，就像在其他社群軟體即時動態更換濾鏡ㄧ樣簡單的操作，Google 團隊表示未來他們將分析更多資料，標記更多的數據，同時也計劃將此技術整合到 Google 的 AR 功能上。
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