Birefnet 512x512

🚀 BiRefNet

BiRefNetは、高解像度の二値画像セグメンテーションにおいて、双方向参照を用いたモデルです。背景除去、マスク生成、二値画像セグメンテーション、カモフラージュ物体検出、顕著物体検出などのタスクに対応しています。

🚀 クイックスタート

このBiRefNetは、512x512の画像で学習されており、低解像度の推論をより高速かつ正確に行うことができます。

性能

すべてFP16モードでテストされています。

🔧 技術詳細

著者情報

関連リンク

                   

サンプル画像

DIS-Sample_1	DIS-Sample_2

このリポジトリは、"Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation" (CAAI AIR 2024) の公式実装です。

BiRefNetのメインモデルリポジトリを確認して、詳細情報や使用方法を学ぶことができます。
https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet/blob/main/README.md

また、BiRefNetのGitHubリポジトリで、必要なすべての情報を確認できます。
https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEを参照してください。

謝辞

このモデルの学習にGPUリソースを提供してくれた@freepikに感謝します！

引用

@article{zheng2024birefnet,
  title={Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation},
  author={Zheng, Peng and Gao, Dehong and Fan, Deng-Ping and Liu, Li and Laaksonen, Jorma and Ouyang, Wanli and Sebe, Nicu},
  journal={CAAI Artificial Intelligence Research},
  volume = {3},
  pages = {9150038},
  year={2024}
}