库名称: birefnet
标签:

• 背景去除
• 掩膜生成
• 二分图像分割
• 伪装目标检测
• 显著目标检测
• pytorch_model_hub_mixin
• model_hub_mixin
  仓库地址: https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet
  流水线标签: 图像分割

高分辨率二分图像分割的双边参考框架

                 

本仓库包含BiRefNet_lite在2K分辨率下训练的官方权重。

训练集：

• DIS5K（不含DIS-VD）
• HRS10K
• UHRSD
• P3M-10k（不含TE-P3M-500-NP）
• TR-humans
• AM-2k
• AIM-500
• Human-2k（与BG-20k合成）
• Distinctions-646（与BG-20k合成）
• HIM2K
• PPM-100

高分辨率样本筛选标准：

size_h, size_w = 1440, 2560
ratio = 0.8
h, w = image.shape[:2]
h >= size_h and w >= size_w or (h > size_h * ratio and w > size_w * ratio)

验证集：

• DIS-VD
• TE-P3M-500-NP

性能表现：

更多信息及使用说明请查看主模型仓库：
https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet/blob/main/README.md

使用本模型时，建议将输入图像分辨率设置为2K（2560×1440）以获得更佳效果。

完整资源请访问GitHub仓库：
https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet

致谢：

• 特别感谢@freepik为模型训练提供的GPU资源支持！

引用文献

@article{zheng2024birefnet,
  title={高分辨率二分图像分割的双边参考框架},
  author={郑鹏 and 高德宏 and 范登平 and 刘力 and 约尔马·拉克索宁 and 欧阳万里 and 尼库·塞贝},
  journal={人工智能研究},
  volume = {3},
  pages = {9150038},
  year={2024}
}