ViTMatte

ViTMatte predicts a foreground alpha matte from an image and a trimap.

Zadania: background removal
Rozmiary: s at 512 px
Instalacja: pip install libreyolo
Poziom obsługi: Tylko inferencja, od wersji v1.6.0. Tylko predykcja, walidacja i eksport. Funkcje trenowania nie mają zastosowania.
Projekt źródłowy: ViTMatte, autorzy: HUST Vision Lab, licencja: MIT code; Apache-2.0 weights. Publikacja, kod źródłowy
Licencje: Kod: MIT, wagi: MIT code; Apache-2.0 weights. Użycie komercyjne

Install

bash

pip install "libreyolo"

Predict

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreViTMattes-matte.pt", device="cpu")import numpy as npfrom PIL import Image image = Image.open(SAMPLE_IMAGE).convert("RGB")# An all-unknown guide demonstrates the input contract. Supply a real trimap for matting.trimap = np.full((image.height, image.width), 128, dtype=np.uint8)result = model(image, trimap=trimap)result.save("cutout.png")

A trimap marks background as 0, unknown pixels as 128 and foreground as 255. Pass it through trimap= for a single image. Validation accepts trimap_dir or derives guides with trimap_radius. Training and export are not supported.

Validate

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreViTMattes-matte.pt", device="cpu")# A folder with images/ and mattes/ (grayscale alpha mattes, same file stems), or a matte YAML.metrics = model.val(data="path/to/your/matte_dataset", workers=0)print(metrics)

Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.

Checkpoints

Plik	Licencja wag
Background removal
LibreViTMattes-matte.pt	other

Każdy z powyższych plików jest obecnie dostępny w organizacji LibreYOLO i pobierany przy pierwszym użyciu.

Licensing

Sprawdź licencję w repozytorium konkretnych pobieranych wag na Hugging Face. Każdy checkpoint w organizacji LibreYOLO ma licencję, która nie zawsze jest taka sama w całej rodzinie. To repozytorium jest źródłem rozstrzygającym, a poniższe podsumowanie opisuje stan z chwili ostatniej weryfikacji tej strony.

To opis obowiązujących licencji, a nie porada prawna. Jeśli odpowiedź ma znaczenie komercyjne, przeczytaj licencje i zasięgnij własnej porady prawnej.

Oryginalna praca: ViTMatte, HUST Vision Lab
Licencja projektu źródłowego: MIT code; Apache-2.0 weights
Kod źródłowy projektu: github.com/hustvl/ViTMatte
Kod LibreYOLO: MIT
Wagi: MIT code; Apache-2.0 weights, ponownie opublikowane w huggingface.co/LibreYOLO
Interpretacja: The original code is MIT. The publisher card for hustvl/vitmatte-small-composition-1k declares Apache-2.0 for the weights.

Citation

@article{yao2024vitmatte,
  title={ViTMatte: Boosting image matting with pre-trained plain vision transformers},
  author={Yao, Jingfeng and Wang, Xinggang and Yang, Shusheng and Wang, Baoyuan},
  journal={Information Fusion},
  volume={103},
  pages={102091},
  year={2024},
  publisher={Elsevier}
}

Skopiowano z bloku cytowania autorów w raw.githubusercontent.com/hustvl/ViTMatte/main/README.md.