盖世汽车讯 据外媒报道，由南开大学（Nankai University）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。

图片来源：《CAAI Artificial Intelligence Research》

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（DIS），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。”