Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: birefnet
Опубликована: 1 авг 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2401.03407

BiRefNet-HRSOD

ZhengPeng7

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

BiRefNet-HRSOD сегментирует заметные объекты на изображениях высокого разрешения и формирует для них маски.

870скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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-HRSOD — официальные веса 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 высокодетального обнаружения заметных объектов (High-Resolution Salient Object Detection, HRSOD) и сегментации таких объектов на изображениях. Она обучена на наборах DUTS, HRSOD и UHRSD; архитектура указана как BiRefNet.

Модель принимает изображения и выдаёт сегментационные маски. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, библиотека для работы — birefnet. Лицензия — MIT. В карточке не приведены конкретные ограничения качества или условия эксплуатации помимо лицензии.

Сценарии применения

выделение заметных объектов на изображениях высокого разрешения
создание масок объектов для обработки изображений
подготовка изображений для удаления или замены фона

Ограничения

Модель обучена для обнаружения заметных объектов; карточка не подтверждает её пригодность для сегментации произвольных объектов или других задач компьютерного зрения.

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 IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели 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

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 DUTS/HRSOD/UHRSD for High-Resolution Salient Object Detection (HRSOD) 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: 8a0b103