【AI论文与新生技术】BiRefNet抠图：高分辨率二分图像分割双边参考

我们引入了一种用于高分辨率二分图像分割（DIS）的新颖双边参考框架（BiRefNet）。它包括两个基本组件：定位模块（LM）和带有我们提出的双边参考（BiRef）的重建模块（RM）。 所谓二元图像分割，就是将图像中的每个像素划分为前景或背景，这在许多实际应用中非常重要，比如在一张照片中分离出人物或其他重要物体。

LM 使用全局语义信息帮助对象定位。在 RM 中，我们利用 BiRef 进行重建过程，其中分层图像块提供源参考，梯度图作为目标参考。这些组件协作生成最终的预测图。我们还引入了辅助梯度监督来增强对细节更精细的区域的关注。此外，我们概述了为 DIS 量身定制的实用培训策略，以提高地图质量和培训过程。

为了验证我们方法的普遍适用性，我们对四项任务进行了广泛的实验，以证明 BiRefNet 表现出卓越的性能，在所有基准测试中都优于特定于任务的前沿方法。

(BiRefNet抠图技术详细信息👇)

简单来说，如果你有一张高分辨率的照片，想要把里面的某个对象（比如一个人或者一辆车）从背景中分离出来，BiRefNet可以帮助你做到这一点，而且做得非常精确。这就像是有一个非常聪明的剪刀，能够沿着物体的边缘非常精确地剪切，而不会损害到物体本身或者背景的任何部分。这对于制作特效、编辑照片或者进行科学研究等需要精确图像处理的场景非常有用。

BiRefNet的技术原理、功能、特点和应用场景如下：

BiRefNet抠图技术原理

1. 双边参考框架（Bilateral Reference）：BiRefNet利用双边参考机制，包括内向参考（Inward Reference）和外向参考（Outward Reference）。
2. 局部化模块（Localization Module, LM）：通过全局语义信息辅助目标定位。
3. 重建模块（Reconstruction Module, RM）：使用双边参考进行图像重建，其中原始图像的不同分辨率层次作为源参考，梯度图作为目标参考。
4. 辅助梯度监督：增强对细节区域的关注。
5. 多尺度监督：通过在不同分辨率层次上生成中间预测来加速学习过程。

BiRefNet抠图功能

1. 高分辨率二元图像分割（DIS）：在高分辨率图像中准确分割出感兴趣的对象。
2. 高分辨率显著对象检测（HRSOD）：检测并分割出高分辨率图像中的显著对象。
3. 隐蔽对象检测（COD）：识别并分割出与背景相似、难以辨认的隐蔽对象。

BiRefNet抠图特点

1. 高准确性：在多个基准测试中超越了特定任务的最新方法。
2. 通用性：不仅在DIS任务上表现出色，也能在HRSOD和COD等类似高分辨率任务上实现优秀的性能。
3. 细节捕捉：特别关注图像中的细微特征，如细小的边缘和纹理。
4. 高效的训练策略：通过多阶段监督和区域级损失微调，提高了训练效率和模型的收敛速度。
5. 开源代码：相关代码公开，便于社区进一步研究和应用。

BiRefNet抠图应用场景

1. 建筑裂缝检测：利用BiRefNet的高分辨率图像分割能力，检测建筑表面的裂缝，以评估和维护建筑结构的健康状况。
2. 高精度对象提取：在自然图像中精确提取前景对象，用于背景移除、特效制作等应用。
3. 隐蔽对象识别：在军事、安全监控等领域，识别和分割出与环境融为一体的隐蔽对象。
4. 医学图像分析：在高分辨率的医学图像中分割出感兴趣的区域，如细胞、组织等，以辅助诊断。
5. 自动驾驶：在高分辨率的道路图像中准确分割出车辆、行人等，以提高自动驾驶系统的安全性。