做图像处理管线时,人脸蒙版这一步常被当成"随便挑个模型"的环节。但BiSeNet和XSeg给出的东西根本不是一回事:前者输出的是19类标注图,后者只给一张人脸蒙版。
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这个差异决定了选型逻辑。如果从模型大小或推理速度出发去比较,方向就偏了——两者产出的数据结构不同,能支撑的下游编辑也不同。
19类标注图意味着像素被分到多个语义类别里,管线后续可以按类别做不同处理。单一人脸蒙版则只回答"哪里是人脸"这一个问题。
所以判断顺序应该反过来:先明确下游编辑需要什么粒度的信息,再回头看哪个模型的输出能对上。需要多类别语义信息时,单张蒙版补不上;只需要人脸区域时,19类标注图里的大部分类别可能用不到。
模型大小和推理速度是选型时要考虑的因素,但它们不该排在第一位。输出形态对不上,再快的推理也救不了管线。
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