Khái niệm cốt lõi
提案されたBiRefNetは、高解像度二分画像セグメンテーション(DIS)において優れたパフォーマンスを発揮し、細部の精度を向上させることができます。
Tóm tắt
提案されたBiRefNetは、ローカライゼーションモジュール(LM)と再構築モジュール(RM)からなる新しい双方向参照フレームワークです。LMでは、グローバルな意味情報を使用してオブジェクトの位置を特定します。一方、RMではHierarchical patches of images provide the source reference and gradient maps serve as the target reference. これらのコンポーネントは最終的な予測マップを生成するために協力し合います。さらに、微細な詳細がある領域に焦点を当てるために補助的な勾配監督も導入されています。実験では、BiRefNetが驚異的なパフォーマンスを発揮し、すべてのベンチマークでタスク固有の先端技術を凌駕していることが示されました。
Thống kê
Hierarchical patches of images provide the source reference and gradient maps serve as the target reference.
Our BiRefNet outperforms all previous methods in widely used metrics.
Our BiRefNet achieved much higher accuracy on both high-resolution and low-resolution SOD benchmarks.
Trích dẫn
"We propose a novel bilateral reference network (BiRefNet) to perform high-quality DIS, which comprises the localization module (LM) and the reconstruction module (RM), to decompose DIS into two easier subtasks."
"The RM provides multi-scale receptive fields on the HR features for local details and overall semantics."
"Inward reference supplemented lossless HR information globally, while Outward reference drew more attention to the fine-detail parts to achieve higher precision in those areas."