Feyn Labs 推出 FeyNoBg,一个用于自动背景去除的 SOTA 模型。它在八个基准测试中的四项上取得最佳 S-measure 分数,其余四项与领先者差距在 2% 以内。该模型基于 BiRefNet 架构,参数量从 222M 扩展至 263M,同时开源了训练库 NoBg,模型和代码分别可在 Hugging Face 和 GitHub 获取。
信息来源:Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)
Feyn Labs 推出 FeyNoBg,一个用于自动背景去除的 SOTA 模型。它在八个基准测试中的四项上取得最佳 S-measure 分数,其余四项与领先者差距在 2% 以内。该模型基于 BiRefNet 架构,参数量从 222M 扩展至 263M,同时开源了训练库 NoBg,模型和代码分别可在 Hugging Face 和 GitHub 获取。
Feyn Labs 推出 FeyNoBg,一个用于自动背景去除的 SOTA 模型。它在八个基准测试中的四项上取得最佳 S-measure 分数,其余四项与领先者差距在 2% 以内。该模型基于 BiRefNet 架构,参数量从 222M 扩展至 263M,同时开源了训练库 NoBg,模型和代码分别可在 Hugging Face 和 GitHub 获取。
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