/ Модель

Характеристики

Библиотека
birefnet
Опубликована
1 авг 2024

BiRefNet-DIS5K-TR_TEs

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

BiRefNet — модель сегментации изображений, обученная выделять заметные объекты и передний план на фоне.

199скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 фев 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

BiRefNet-DIS5K-TR_TEs — официальные веса модели BiRefNet, разработанной авторами из Nankai University, Northwestern Polytechnical University, National University of Defense Technology, Aalto University, Shanghai AI Laboratory и University of Trento. Модель предназначена для дихотомической сегментации изображений: выделения заметного объекта или переднего плана на фоне.

Веса обучены на DIS5K-TR и DIS5K-TEs. Репозиторий содержит файлы safetensors; для работы указана библиотека BiRefNet. Модель принимает изображение и выдаёт маску сегментации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание маски заметного объекта на изображении
  • удаление фона с фотографий
  • выделение переднего плана для редактирования изображений

Ограничения

Модель предназначена для дихотомической сегментации и может быть непригодна для задач сегментации множества классов или нескольких объектов. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 on DIS5K-TR and DIS5K-TEs for Dichotomous Image Segmentation (DIS).

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
487f440

0 моделей