Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: birefnet
Опубликована: 1 авг 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2401.03407

BiRefNet-COD

ZhengPeng7

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

BiRefNet-COD выделяет замаскированные объекты на изображениях и формирует их сегментационные маски.

685скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ZhengPeng7/BiRefNet-COD — официальные веса модели BiRefNet, разработанной авторами работы «Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation». Эта версия обучена для обнаружения замаскированных объектов (Camouflaged Object Detection, COD) и предназначена для выделения таких объектов на изображениях с помощью сегментационной маски.

Модель реализует сегментацию изображений и распространяется в формате safetensors для библиотеки BiRefNet. В README указана лицензия MIT. Карточка описывает веса для конкретной задачи COD; сведения о размере модели, поддерживаемых языках и ограничениях качества не приведены.

Сценарии применения

выделение замаскированных объектов на фотографии
создание масок для сегментации камуфлированных объектов
подготовка изображений для анализа маскировки

Ограничения

В карточке указано обучение для обнаружения замаскированных объектов; качество на других типах сегментации не описано.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This repo holds the official weights of BiRefNet trained for Camouflaged Object Detection (COD) in the original paper.

Check the main BiRefNet model repo for more info and how to use it:
https://huggingface.co/ZhengPeng7/BiRefNet/blob/main/README.md

Also check the GitHub repo of BiRefNet for all things you may want:
https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet

Citation

@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}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · birefnet · image-segmentation

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: BiRefNet
Ревизия весов: 6aa7470