Birefnet HRSOD
バイラテラル参照に基づく高解像度バイナリ画像分割モデルで、顕著物体検出と背景除去タスクに特化
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Release Time : 8/1/2024
Model Overview
BiRefNetは高解像度顕著物体検出(HRSOD)のための深層学習モデルで、精密なバイナリ画像分割マスクを生成し、背景除去と顕著物体検出機能を実現します。
Model Features
高解像度処理能力
高解像度画像に特化して最適化され、詳細に富んだ画像分割タスクを処理可能
バイラテラル参照機構
バイラテラル参照アーキテクチャを採用し、分割精度とエッジ処理能力を向上
複数データセット対応
DUTS/HRSOD/UHRSDなど複数のデータセットで訓練され、幅広い適用性を有する
Model Capabilities
画像分割
顕著物体検出
背景除去
マスク生成
Use Cases
画像処理
背景除去
写真から被写体と背景を精密に分離
高品質な被写体マスクを生成
顕著物体検出
画像内で最も顕著なオブジェクトや領域を識別
顕著領域の境界を正確にマーク
コンピュータビジョン応用
画像編集
画像編集ソフトウェアに自動分割機能を提供
画像編集ワークフローを簡素化
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