计算机视觉研究人员开发双边参考框架可用于高分辨率二分图像分割

盖世汽车讯 据外媒报道，由南开大学和上海人工智能实验室(Shanghai AI Laboratory)等单位组成的研究团队开发出可以在同一框架内实现二分图像分割、高分辨率显著物体检测和隐蔽物体检测的计算机视觉技术。这种新型的双边参考框架(BiRefNet)能够捕捉微小像素特征，并具有广泛的实际计算机视觉应用潜力。该研究成果已发表在期刊《CAAI人工智能研究》(CAAI Artificial Intelligence Research)上。

在计算机视觉研究中，图像分割技术包括将数字图像分割成有意义的部分。通过这个过程，图像更易于分析。随着高分辨率图像采集技术的发展，科学家们现在能够实现高度精确的目标分割。

这项新技术被称为高分辨率二分图像分割，三星(Samsung)、Adobe和迪士尼(Disney)等公司现在都在使用这种技术。然而，目前用于DIS的策略不足以捕捉最精细的特征。为了应对高分辨率DIS目前面临的挑战，该研究团队开发出双边参考模块。

该研究团队通过BiRefNet实现了高精度的高分辨率DIS。南开大学范登平教授表示:“凭借新开发的双边参考模块，BiRefNet在高分辨率图像上显示出更高的精度，尤其是那些细节精细的图像。到目前为止，BiRefNet是用于前景目标提取的最佳开源和商用模型。”

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