《博主简介》
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《------往期经典推荐------》
一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
| 项目名称 | 项目名称 |
|---|---|
| 1.【人脸识别与管理系统开发】 | 2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】 |
| 3.【手势识别系统开发】 | 4.【人脸面部活体检测系统开发】 |
| 5.【图片风格快速迁移软件开发】 | 6.【人脸表表情识别系统】 |
| 7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】 | 8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】 |
| 9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】 | 10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】 |
| 11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】 | 12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】 |
| 13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】 | 14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】 |
| 15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】 | 16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】 |
| 17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】 | 18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】 |
| 19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】 | 20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】 |
| 21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】 | 22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】 |
| 23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】 | 24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】 |
| 25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】 | 26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】 |
| 27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】 | 28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】 |
| 29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】 | 30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】 |
| 31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】 | 32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】 |
| 33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】 | 34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】 |
| 35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】 | 36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】 |
| 37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】 | 38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】 |
| 39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】 | 40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】 |
| 41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】 | 42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】 |
| 43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】 | 44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】 |
| 45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】 | 46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】 |
| 47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】 | 48.【车辆检测追踪与流量计数系统】 |
| 49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】 | 50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】 |
| 51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】 | 52.【高密度人脸智能检测与统计系统】 |
| 53.【CT扫描图像肾结石智能检测系统】 | 54.【水果智能检测系统】 |
| 55.【水果质量好坏智能检测系统】 | 56.【蔬菜目标检测与识别系统】 |
| 57.【非机动车驾驶员头盔检测系统】 | 58.【太阳能电池板检测与分析系统】 |
| 59.【工业螺栓螺母检测】 | 60.【金属焊缝缺陷检测系统】 |
| 61.【链条缺陷检测与识别系统】 | 62.【交通信号灯检测识别】 |
二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~
《------正文------》
这篇论文主要介绍了一种名为BiRefNet的双边参考框架，用于高分辨率二值图像分割（DIS）。BiRefNet包含定位模块和重建模块，利用源图像和梯度图作为内外参考进行图像重建。论文还引入了辅助梯度监督以增强对精细细节区域的关注，并提出了适用于DIS的实用训练策略。实验结果显示，BiRefNet在多个数据集上均表现出卓越性能，优于当前最先进的方法。
使用BiRefNet可轻松实现关键目标的一键分割，剔除背景。
源码地址：https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet
效果展示
研究背景
- 随着高分辨率图像获取技术的发展，图像分割技术已从传统的粗略定位演变为高精度的对象分割。
- 高分辨率二值图像分割（DIS）专注于高分辨率图像中目标对象的复杂细长结构，这一任务具有挑战性。
- 现有的方法在捕捉非常精细的特征方面仍然不足。
研究方法
- 论文提出了一种双边参考网络（BiRefNet），包含定位模块（LM）和重建模块（RM）。
- LM使用全局语义信息辅助对象定位。
- RM利用双边参考（BiRef）进行重建，其中源图像和梯度图分别作为内外参考。
- 引入了辅助梯度监督来增强对精细细节区域的关注。
- 提出了适用于DIS的实用训练策略，以提高映射质量和训练过程。
实验结果
- 在四个任务上进行了广泛的实验，结果表明BiRefNet在所有基准测试中均表现出卓越性能，优于特定任务的最新方法。
- BiRefNet在DIS5K任务、高分辨率显著目标检测（HRSOD）和隐蔽目标检测（COD）任务上分别实现了6.8%、2.0%和5.6%的平均S指标提升。
- 论文展示了BiRefNet在各种实际应用中的潜力，如建筑裂缝检测和高质量对象提取。
总体来说，这篇论文提出了一种有效的高分辨率二值图像分割方法，通过双边参考机制显著提高了模型对细节的捕捉能力，并在多个数据集上取得了领先性能。
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