基于双边参考的高分辨率二分图像分割模型,专注于显著目标检测和背景去除任务
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发布时间 : 8/1/2024
模型简介
BiRefNet是一个用于高分辨率显著目标检测(HRSOD)的深度学习模型,能够生成精确的二分图像分割掩码,实现背景去除和显著目标检测功能。
模型特点
高分辨率处理能力
专门针对高分辨率图像进行优化,能够处理细节丰富的图像分割任务
双边参考机制
采用双边参考架构,提高分割精度和边缘处理能力
多数据集支持
在DUTS/HRSOD/UHRSD等多个数据集上训练,具有广泛适用性
模型能力
图像分割
显著目标检测
背景去除
掩码生成
使用案例
图像处理
背景去除
从照片中精确分离主体与背景
生成高质量的主体掩码
显著目标检测
识别图像中最显著的对象或区域
精确标记显著区域边界
计算机视觉应用
图像编辑
为图像编辑软件提供自动分割功能
简化图像编辑工作流程
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