BiRefNet是一个基于PyTorch实现的图像分割网络，特别适用于复杂任务如背景移除、掩码生成、伪装物体检测和显著性目标检测等。BiRefNet结合了编码器、解码器、多尺度特征提取以及梯度监督机制，能够有效处理不同类型的分割任务。
模型架构和功能
BiRefNet的架构包括以下几个主要模块：
- Backbone（骨干网络）：用于提取多尺度特征，支持多种主流的骨干网络如VGG16、ResNet。
- Squeeze Module（压缩模块）：用于压缩特征通道，简化网络计算。
- Decoder（解码器）：逐层恢复图像分辨率，生成分割结果。
- Refinement（精细化模块）：对粗略的分割结果进行精细化处理，提升分割边界的准确性。
- Lateral Blocks（侧向块）：用于跨层特征融合。
模型列表
BiRefNet-DIS_ep580.pth
BiRefNet-ep480.pth
pvt_v2_b2.pth
pvt_v2_b5.pth
swin_base_patch4_window12_384_22kto1k.pth
swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth
模型安装位置：ComfyUI\models\BiRefNet应用场景
BiRefNet在多个领域都有广泛应用，包括：
- 医疗影像分割：辅助医生进行疾病诊断和治疗计划。
- 农业：监测作物健康，检测病虫害，估算产量，优化资源。
- 工业质量控制：自动识别缺陷，改进制造流程。
- 艺术设计：释放创意，提升设计质量。
- AR应用：将虚拟与现实完美融合，开启全新互动体验
效果预览
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