BEN2
BEN2 predicts a soft foreground alpha matte for background removal.
- Задачи
- background removal
- Размеры
- b at 1024 px
- Установка
pip install libreyolo- Уровень поддержки
- Только инференс, начиная с v1.6.0. Только предсказание, валидация и экспорт. Функции обучения неприменимы.
- Лицензии
- Код: MIT, веса: MIT. Коммерческое использование
Install
pip install "libreyolo"Predict
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreBEN2b-matte.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)print(result.matte.array.shape)result.save("cutout.png")Prediction uses a fixed 1024-pixel canvas. Native prediction accepts batches; exports require batch 1. result.save() writes a transparent cutout. Training is not supported.
Validate
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreBEN2b-matte.pt", device="cpu")# data: a matte dataset YAML, or a folder with images/ and mattes/ (grayscale alpha, same file stems)metrics = model.val(data="path/to/your/matte_dataset.yaml", workers=0)print(metrics)Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.
Export
| Задача | ONNX | TorchScript | ExecuTorch | TensorRT | OpenVINO | Paddle | MNN | RKNN | ncnn | TFLite | CoreML | Core AI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Background removal | Background removal to ONNX: поддерживается | Background removal to TorchScript: поддерживается | Background removal to ExecuTorch: поддерживается | Background removal to TensorRT: поддерживается | Background removal to OpenVINO: поддерживается | Background removal to Paddle: не поддерживается | Background removal to MNN: не поддерживается | Background removal to RKNN: не поддерживается | Background removal to ncnn: поддерживается | Background removal to TFLite: не поддерживается | Background removal to CoreML: не поддерживается | Background removal to Core AI: не поддерживается |
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreBEN2b-matte.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.
Checkpoints
| Файл | Лицензия весов |
|---|---|
| Background removal | |
| LibreBEN2b-matte.pt | mit |
Все перечисленные выше файлы уже доступны в организации LibreYOLO и скачиваются при первом использовании.
Licensing
Проверяйте лицензию в репозитории конкретных весов на Hugging Face. Она указана для каждого чекпойнта в организации LibreYOLO и может различаться даже внутри одного семейства. Этот репозиторий считается авторитетным источником, а сводка ниже описывает условия на момент последней проверки страницы.
Это описание соответствующих лицензий, а не юридическая консультация. Если ответ важен для коммерческого использования, прочитайте лицензии самостоятельно и проконсультируйтесь с юристом.
- Оригинальная работа
- BEN2, Prama LLC
- Лицензия исходного проекта
- MIT
- Исходный код проекта
- github.com/PramaLLC/BEN2
- Код LibreYOLO
- MIT
- Веса
- MIT, повторно опубликованы на huggingface.co/LibreYOLO
- Толкование
- The publisher declares MIT for the source and pretrained model.
