Birefnet Lite 2K

🚀 Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation

Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation是一個用於圖像分割的模型，可應用於背景去除、掩碼生成等多個領域。

🚀 快速開始

本倉庫包含了在2K分辨率下訓練的BiRefNet_lite的官方權重。

訓練集

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

高分辨率樣本選擇

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)

驗證集

• DIS - VD
• TE - P3M - 500 - NP

性能表現

⚠️ 重要提示

使用此模型時，為獲得更好的效果，請將輸入圖像的分辨率設置為2K（2560, 1440）。

查看主BiRefNet模型倉庫以獲取更多信息和使用方法：
https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet/blob/main/README.md

還可查看BiRefNet的GitHub倉庫以獲取你可能需要的所有內容：
https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。 https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow

致謝

非常感謝@freepik在訓練此模型時對GPU資源的慷慨支持！

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}
}