BEN2

BEN2 predicts a soft foreground alpha matte for background removal.

任务
background removal
尺寸
b at 1024 px
安装
pip install libreyolo
支持层级
仅推理,自 v1.6.0 起。仅支持预测、验证和导出。训练相关的功能不适用。
许可
代码采用 MIT,权重采用 MIT。商用

Install

bash
pip install "libreyolo"

Predict

Python
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

Python
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

任务ONNXTorchScriptExecuTorchTensorRTOpenVINOPaddleMNNRKNNncnnTFLiteCoreMLCore AI
Background removalBackground removal to ONNX:支持Background removal to TorchScript:支持Background removal to ExecuTorch:支持Background removal to TensorRT:支持Background removal to OpenVINO:支持Background removal to Paddle:不支持Background removal to MNN:不支持Background removal to RKNN:不支持Background removal to ncnn:支持Background removal to TFLite:不支持Background removal to CoreML:不支持Background removal to Core AI:不支持
Python
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

文件权重许可
Background removal
LibreBEN2b-matte.ptmit

上面的每个文件目前都在 LibreYOLO 组织中,并会在首次使用时下载。

Licensing

请检查你所下载的具体权重在 Hugging Face 仓库中的许可。LibreYOLO 组织里的每个检查点都附有许可,同一家族内也不一定相同。该仓库是权威来源;以下摘要说明本页上次验证时适用的情况。

这里只说明涉及的许可证,不构成法律意见。如果答案对商用很重要,请自行阅读许可证并咨询法律顾问。

原始工作
BEN2, Prama LLC
上游许可
MIT
LibreYOLO 代码
MIT
权重
采用 MIT 许可,重新发布在 huggingface.co/LibreYOLO
解读
The publisher declares MIT for the source and pretrained model.

已针对 LibreYOLO v1.6.0 验证。本页的支持表、检查点和基准测试数据由已发布的库和权重生成,并非手工编写。

选择具体变体或系列概览,然后选择模块查看详情。打开完整架构图可缩放或下载 SVG 和 PNG。图中标签为英文。