BiRefNet是一个高分辨率二分图像分割模型,专注于背景去除和掩膜生成任务。
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发布时间 : 5/13/2024
模型简介
BiRefNet是一个基于PyTorch的高分辨率二分图像分割模型,主要用于背景去除和掩膜生成任务。该模型在多个公开数据集上进行了训练,能够处理高质量的图像分割需求。
模型特点
高分辨率处理
能够处理高分辨率图像的二分分割任务
多数据集训练
在DIS5K-TR、DIS-TEs、DUTS-TR_TE等多个公开数据集上训练
PyTorch实现
基于PyTorch框架实现,易于集成和使用
模型能力
图像分割
背景去除
掩膜生成
二分图像处理
使用案例
图像编辑
背景去除
从图像中精确分离主体和背景
生成高质量的透明背景图像
对象分割
从复杂场景中分割特定对象
生成精确的对象掩膜
计算机视觉
预处理
为其他视觉任务提供预处理支持
提高后续视觉任务的处理精度
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C
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