PaddleSeg用于人像分割

预训练模型

HumanSeg开放了在大规模人像数据上训练的三个预训练模型，满足多种使用场景的需求

模型类型	Checkpoint	Inference Model	Quant Inference Model	备注
HumanSeg-server	humanseg_server_ckpt	humanseg_server_inference	--	高精度模型，适用于服务端GPU且背景复杂的人像场景，模型结构为Deeplabv3+/Xcetion65, 输入大小（512， 512）
HumanSeg-mobile	humanseg_mobile_ckpt	humanseg_mobile_inference	humanseg_mobile_quant	轻量级模型, 适用于移动端或服务端CPU的前置摄像头场景，模型结构为HRNet_w18_samll_v1，输入大小（192， 192）
HumanSeg-lite	humanseg_lite_ckpt	humanseg_lite_inference	humanseg_lite_quant	超轻量级模型, 适用于手机自拍人像，且有移动端实时分割场景，模型结构为优化的ShuffleNetV2，输入大小（192， 192）

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