

Birefnet
紹介 :
BiRefNetは、高精度な画像セグメンテーションに特化したモデルです。双方向参照技術を用いて、高解像度の2値画像セグメンテーションを実現します。本技術は、教育、医療、地理情報など様々な分野で幅広く活用されており、特に医学画像処理や自動運転車など、精密な画像分割による更なる分析が必要な場面で有効です。
ターゲットユーザー :
BiRefNetのターゲットユーザーは、医療画像専門家、自動運転車開発者、野生動物研究者、産業品質管理技術者、芸術デザイナーなどです。これらのユーザーは、専門業務を支援し、作業効率と品質向上を実現する、高精度な画像セグメンテーション技術を必要としています。
使用シナリオ
NWRD: BiRefNet技術を用いて、作物の健康状態の監視、病害虫の検知、収量の推定、資源配分の最適化を行います。
Lung-PET-CT-Dxe: 医学画像セグメンテーションにおいて、BiRefNet技術を用いて疾患診断と治療計画立案を支援します。
Appl. Sci. 2021, 11(16), 7657: AIによる品質管理を通じて、軽工業においてBiRefNetを用いて欠陥を識別し、製造プロセスを改善します。
製品特徴
医学画像処理、自動運転など、高精度な画像セグメンテーションを実現します。
様々な環境における偽装物体を効果的に検知?分割し、野生動物のモニタリングや監視に役立ちます。
産業用途において、堅牢かつ精度の高い検知と分割を提供し、業務効率と正確性の向上に貢献します。
画像背景の除去。芸術デザインや仮想視点移動などに適用可能です。
画像?動画へのAR技術適用による、利用シーンの拡大。
3D動画制作における画像セグメンテーション技術による品質向上。
使用チュートリアル
1. BiRefNet公式サイトにアクセスし、アカウントを登録します。
2. ご自身のニーズに合ったモデルバージョンを選択し、ダウンロードまたはオンライン試用を行います。
3. 提供されているドキュメントとガイドに従い、モデルパラメータを設定し、入力データの準備を行います。
4. 分割対象の画像または動画ファイルをアップロードし、セグメンテーションタスクを実行します。
5. 分割結果を確認し、必要に応じて更なる分析や適用を行います。
6. 必要に応じて、技術サポートにご連絡いただき、ご支援または業務提携に関するご相談ください。
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