[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-xuebinqin--DIS":3,"tool-xuebinqin--DIS":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":80,"owner_email":81,"owner_twitter":82,"owner_website":83,"owner_url":84,"languages":85,"stars":93,"forks":94,"last_commit_at":95,"license":96,"difficulty_score":10,"env_os":97,"env_gpu":97,"env_ram":97,"env_deps":98,"category_tags":104,"github_topics":105,"view_count":10,"oss_zip_url":82,"oss_zip_packed_at":82,"status":16,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":143},672,"xuebinqin\u002FDIS","DIS","This is the repo for our new project Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation","DIS 致力于实现高精度的二值图像分割，核心任务是将图像中的前景物体与背景清晰剥离。它解决了传统分割方法在处理复杂边界或特定类别目标时精度受限的问题，通过构建专业的 DIS 数据集和专用模型，显著提升了分割的准确性与鲁棒性。\n\n作为 ECCV 2022 的收录成果，DIS 不仅为计算机视觉研究人员提供了可复现的代码与 DIS5K 数据集，也帮助算法开发者快速集成先进的分割能力。对于非技术背景的普通用户，DIS 已在 Bohrium 等平台上线了免费演示，方便直接体验背景移除效果。尽管完整的 DIS V2.0 数据集尚在准备中，但现有的 IS-Net 优化模型已支持通用场景推理。无论是进行学术研究还是寻找实用的图像处理方案，DIS 都提供了一个高效且可靠的开源选择，欢迎社区共同推动其发展。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"420\" height=\"320\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_345f9906ecc7.png\">\n\u003C\u002Fp>\n\n![dis5k-v1-sailship](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_3807f92f08b1.jpeg)\n\n\u003Cbr> \n\n## [Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation （ECCV 2022）](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2203.03041.pdf) \n[Xuebin Qin](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002F), [Hang Dai](https:\u002F\u002Fscholar.google.co.uk\u002Fcitations?user=6yvjpQQAAAAJ&hl=en), [Xiaobin Hu](https:\u002F\u002Fscholar.google.de\u002Fcitations?user=3lMuodUAAAAJ&hl=en), [Deng-Ping Fan*](https:\u002F\u002Fdengpingfan.github.io\u002F), [Ling Shao](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=z84rLjoAAAAJ&hl=en), [Luc Van Gool](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=TwMib_QAAAAJ&hl=en).\n\n\u003Cbr>\n\n## This is the official repo for our newly formulated DIS task: \n[**Project Page**](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fdis\u002Findex.html), [**Arxiv**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2203.03041.pdf), [**中文**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fblob\u002Fmain\u002FECCV2022_DIS_Chinese.pdf).\n\n\u003Cbr> \n\n# Currently, only a few sample images of our DIS V2.0 dataset are included in this repo. The complete DIS V2.0 dataset and model have NOT been released yet! (quick response to many emails regarding to the DIS V2.0.)\n\n# We are trying our best to release that as early as possible!\n![disv2-peacock](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_c9df78f6211f.jpg)\n\n# Updates !!!\n\n** (2024-Sept.-22)** [**Bohrium**](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002F) provides an free DIS demo on [**Bohrium Notebook**](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fnotebooks\u002F51445486135). \n\n** (2022-Aug.-17)** The optimized model for general use of our IS-Net is now released: ```isnet-general-use.pth``` (for general use, this is NOT DIS V2.0.) from [(Google Drive)](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1XHIzgTzY5BQHw140EDIgwIb53K659ENH\u002Fview?usp=sharing) or [(Baidu Pan 提取码:6jh2)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F111MqmwnUc8Z4Wsq2Pc4bhQ?pwd=6jh2), please feel free to try it with the newly created simple ```inference.py``` code on your own datasets.\n![u2net-isnet-cmp](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_4e2acfc6e3be.png)\n\n** (2022-Jul.-30)**  Thank [**AK391**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAK391) for the implementaiton of a Web Demo: Integrated into [Huggingface Spaces 🤗](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces) using [Gradio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgradio-app\u002Fgradio). Try out the Web Demo [![Hugging Face Spaces](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fdoevent\u002Fdis-background-removal). \u003Cbr> \n\nNotes for official DIS group: Currently, the released DIS deep model is the academic version that was trained with DIS V1.0, which includes very few animal, human, cars, etc. So it may not work well on these targets. We will release another version for general use and test. In addition, our DIS V2.0 will cover more categories with extremely well-annotated samples. Please stay tuned. \u003Cbr>\n\n** (2022-Jul.-17)** Our paper, code and dataset are now officially released!!! Please check our project page for more details: [**Project Page**](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fdis\u002Findex.html).\u003Cbr>\n\n** (2022-Jul.-5)** Our DIS work is now accepted by ECCV 2022, the code and dataset will be released before July 17th, 2022. Please be aware of our updates. \n\n\u003Cbr> \n\n## 1. Our Dichotomous Image Segmentation (DIS) Dataset\n\n### 1.1 [DIS dataset V1.0: DIS5K](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fdis\u002Findex.html) \n\n\u003Cbr>\n\n### Download： [Google Drive](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1O1eIuXX1hlGsV7qx4eSkjH231q7G1by1\u002Fview?usp=sharing) or [Baidu Pan 提取码：rtgw](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1y6CQJYledfYyEO0C_Gejpw?pwd=rtgw)\n\n![dis5k-dataset-v1-sailship](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_1efbd504f14d.png)\n![complexities-qual](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_51181164d57f.jpeg)\n![categories](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_ba1de2a526d1.jpeg)\n\n### 1.2 [DIS dataset V2.0](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS)\n\n\u003Cbr>\n\nAlthough our DIS5K V1.0 includes samples from more than 200 categories, many categories, such as human, animals, cars and so on, in real world are not included. [So the current version (v1.0) of our dataset may limit the robustness of the trained models.]() To build the comprehensive and large-scale highly accurate dichotomous image segmentation dataset, we are building our DIS dataset V2.0. The V2.0 will be released soon. Please stay tuned.\n\nSamples from DIS dataset V2.0.\n![dis-v2](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_b9d97027ec0b.jpg)\n\n\u003Cbr> \n\n## 2. APPLICATIONS of Our DIS5K Dataset\n\n\u003Cbr>\n\n### 3D Modeling \n![3d-modeling](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_c976ba6d35cd.png)\n\n### Image Editing\n![ship-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_afec1b444452.gif)\n### Art Design Materials\n![bg-removal](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_e4536927f18c.gif)\n### Still Image Animation\n![view-move](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_09e65d19354c.gif)\n### AR \n![motor-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_b59d55d4f82c.gif)\n### 3D Rendering\n![video-3d](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_83c829cbb22b.gif)\n\n\u003Cbr> \n\n## 3. Architecture of Our IS-Net\n\n\u003Cbr> \n\n![is-net](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_bcff99e60c36.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 4. Human Correction Efforts (HCE)\n\n\u003Cbr>\n\n![hce-metric](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_28490b6b2643.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 5. Experimental Results\n\n\u003Cbr>\n\n### Predicted Maps, [(Google Drive)](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1PoI4R-thDYhAjqOaCwyXqvAaZFEJxWnT\u002Fview?usp=sharing), [(Baidu Pan 提取码：ph1d)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1WUk2RYYpii2xzrvLna9Fsg?pwd=ph1d), of Our IS-Net and Other SOTAs\n\n### Qualitative Comparisons Against SOTAs\n![qual-comp](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_127bea886b16.jpg)\n\n### Quantitative Comparisons Against SOTAs\n![qual-comp](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_b408147fe8b8.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 6. Run Our Code\n\n\u003Cbr>\n\n### (1) Clone this repo\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS.git\n``` \n\n### (2) Configuring the environment: go to the ```DIS\u002FISNet``` folder and run \n```\nconda env create -f pytorch18.yml\n```\nOr you can check the ```requirements.txt``` to configure the dependancies. \n\n### (3) activate the conda environment by \n```\nconda activate pytorch18\n``` \n\n### (4) Train:\n(a) Open ```train_valid_inference_main.py```, set the path of your to-be-inferenced ```train_datasets``` and ```valid_datasets```, e.g., ```valid_datasets=[dataset_vd]``` \u003Cbr>\n(b) Set the ```hypar[\"mode\"]``` to ```\"train\"``` \u003Cbr>\n(c) Create a new folder ```your_model_weights``` in the directory ```saved_models``` and set it as the ```hypar[\"model_path\"] =\"..\u002Fsaved_models\u002Fyour_model_weights\"``` and make sure ```hypar[\"valid_out_dir\"]```(line 668) is set to ```\"\"```, otherwise the prediction maps of the validation stage will be saved to that directory, which will slow the training speed down \u003Cbr>\n(d) Run \n```\npython train_valid_inference_main.py\n```\n\n### (5) Inference\n\nDownload the pre-trained weights (for fair academic comparisons) ```isnet.pth``` from [(Google Drive)](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1XHIzgTzY5BQHw140EDIgwIb53K659ENH\u002Fview?usp=sharing) or [(Baidu Pan 提取码：xbfk)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1-X2WutiBkWPt-oakuvZ10w?pwd=xbfk) OR the optimized model weights ```isnet-general-use.pth``` (for general use) from [(Google Drive)]([https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1nV57qKuy--d5u1yvkng9aXW1KS4sOpOi\u002Fview?usp=sharing](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1klUkUnQFAxPdFu9XE3Vhnn-e72CVz6oM\u002Fview?usp=sharing)) or [(Baidu Pan 提取码:6jh2)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F111MqmwnUc8Z4Wsq2Pc4bhQ?pwd=6jh2), and store them in ```saved_models\u002FIS-Net``` \u003Cbr>\n\n## I. Simple inference code for your own dataset without ground truth:\n(a) Open ```\\ISNet\\inference.py``` and configure your input and output directories\n(b) Run \n```\npython inference.py\n```\n\n## II. Inference for dataset with\u002Fwithout ground truth\n\n(a) Open ```train_valid_inference_main.py```, set the path of your to-be-inferenced ```valid_datasets```, e.g., ```valid_datasets=[dataset_te1, dataset_te2, dataset_te3, dataset_te4]``` \u003Cbr>\n(b) Set the ```hypar[\"mode\"]``` to ```\"valid\"``` \u003Cbr>\n(c) Set the output directory of your predicted maps, e.g., ```hypar[\"valid_out_dir\"] = \"..\u002FDIS5K-Results-test\"``` \u003Cbr>\n(d) Run \n```\npython train_valid_inference_main.py\n```\n\n### (5) Use of our Human Correction Efforts(HCE) metric\nSet the ground truth directory ```gt_root``` and the prediction directory ```pred_root```. To reduce the time costs for computing HCE, the skeletion of the DIS5K dataset can be pre-computed and stored in ```gt_ske_root```. If ```gt_ske_root=\"\"```, the HCE code will compute the skeleton online which usually takes a lot for time for large size ground truth. Then, run ```python hce_metric_main.py```. Other metrics are evaluated based on the [SOCToolbox](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmczhuge\u002FSOCToolbox).\n\n\u003Cbr>\n\n## 7. Term of Use\nOur code and evaluation metric use Apache License 2.0. The Terms of use for our DIS5K dataset is provided as [DIS5K-Dataset-Terms-of-Use.pdf](DIS5K-Dataset-Terms-of-Use.pdf).   \n\n\u003Cbr>\n\n## Acknowledgements \n\n\u003Cbr>\n\nWe would like to thank Dr. [Ibrahim Almakky](https:\u002F\u002Fscholar.google.co.uk\u002Fcitations?user=T9MTcK0AAAAJ&hl=en) for his helps in implementing the dataloader cache machanism of loading large-size training samples and Jiayi Zhu for his efforts in re-organizing our code and dataset. \n\n\u003Cbr>\n\n## Citation\n\n\u003Cbr>\n\n```\n@InProceedings{qin2022,\n      author={Xuebin Qin and Hang Dai and Xiaobin Hu and Deng-Ping Fan and Ling Shao and Luc Van Gool},\n      title={Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation},\n      booktitle={ECCV},\n      year={2022}\n}\n```\n\n\u003Cbr>\n\n## Our Previous Works: [U\u003Csup>2\u003C\u002Fsup>-Net](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FU-2-Net), [BASNet](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FBASNet).\n\n\u003Cbr>\n\n```\n\n@InProceedings{Qin_2020_PR,\n      title = {U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection},\n      author = {Qin, Xuebin and Zhang, Zichen and Huang, Chenyang and Dehghan, Masood and Zaiane, Osmar and Jagersand, Martin},\n      journal = {Pattern Recognition},\n      volume = {106},\n      pages = {107404},\n      year = {2020}\n}\n\n@InProceedings{Qin_2019_CVPR,\n        author = {Qin, Xuebin and Zhang, Zichen and Huang, Chenyang and Gao, Chao and Dehghan, Masood and Jagersand, Martin},\n        title = {BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection},\n        booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},\n        month = {June},\n        year = {2019}\n}\n\n@article{qin2021boundary,\n       title={Boundary-aware segmentation network for mobile and web applications},\n       author={Qin, Xuebin and Fan, Deng-Ping and Huang, Chenyang and Diagne, Cyril and Zhang, Zichen and Sant'Anna, Adri{\\`a} Cabeza and Suarez, Albert and Jagersand, Martin and Shao, Ling},\n       journal={arXiv preprint arXiv:2101.04704},\n       year={2021}\n}\n","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"420\" height=\"320\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_345f9906ecc7.png\">\n\u003C\u002Fp>\n\n![dis5k-v1-sailship](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_3807f92f08b1.jpeg)\n\n\u003Cbr> \n\n## [高精度二值图像分割 (DIS) （ECCV 2022）](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2203.03041.pdf) \n[Xuebin Qin](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002F), [Hang Dai](https:\u002F\u002Fscholar.google.co.uk\u002Fcitations?user=6yvjpQQAAAAJ&hl=en), [Xiaobin Hu](https:\u002F\u002Fscholar.google.de\u002Fcitations?user=3lMuodUAAAAJ&hl=en), [Deng-Ping Fan*](https:\u002F\u002Fdengpingfan.github.io\u002F), [Ling Shao](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=z84rLjoAAAAJ&hl=en), [Luc Van Gool](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=TwMib_QAAAAJ&hl=en).\n\n\u003Cbr>\n\n## 这是我们新提出的 DIS 任务的官方仓库： \n[**项目页面**](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fdis\u002Findex.html), [**Arxiv**](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2203.03041.pdf), [**中文**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fblob\u002Fmain\u002FECCV2022_DIS_Chinese.pdf).\n\n\u003Cbr> \n\n# 目前，本仓库仅包含我们 DIS V2.0 数据集的少量示例图片。完整的 DIS V2.0 数据集和模型尚未发布！(针对许多关于 DIS V2.0 的邮件的快速回复。)\n\n# 我们正在尽最大努力尽早发布！\n![disv2-peacock](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_c9df78f6211f.jpg)\n\n# 更新！！！\n\n** (2024 年 9 月 22 日)** [**Bohrium**](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002F) 在 [**Bohrium Notebook**](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fnotebooks\u002F51445486135) 上提供了一个免费的 DIS 演示。 \n\n** (2022 年 8 月 17 日)** 我们用于通用用途的优化版 IS-Net 模型现已发布： ```isnet-general-use.pth```（用于通用用途，这不是 DIS V2.0。）可从 [(Google Drive)](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1XHIzgTzY5BQHw140EDIgwIb53K659ENH\u002Fview?usp=sharing) 或 [(百度网盘 提取码:6jh2)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F111MqmwnUc8Z4Wsq2Pc4bhQ?pwd=6jh2) 下载，请随意使用新创建的简单 ```inference.py``` 代码在自己的数据集上进行测试。\n![u2net-isnet-cmp](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_4e2acfc6e3be.png)\n\n** (2022 年 7 月 30 日)** 感谢 [**AK391**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAK391) 实现的 Web 演示：集成到使用 [Gradio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgradio-app\u002Fgradio) 的 [Huggingface Spaces 🤗](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces)。尝试 Web 演示 [![Hugging Face Spaces](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fdoevent\u002Fdis-background-removal)。 \u003Cbr> \n\n官方 DIS 组备注：目前发布的 DIS 深度模型是学术版本，使用 DIS V1.0 训练，其中包含极少动物、人类、汽车等样本。因此，在这些目标上可能效果不佳。我们将发布另一个用于通用用途和测试的版本。此外，我们的 DIS V2.0 将涵盖更多类别，并拥有极高质量的标注样本。敬请期待。\u003Cbr>\n\n** (2022 年 7 月 17 日)** 我们的论文、代码和数据集现已正式发布！！！请查看我们的项目页面以获取更多信息：[**项目页面**](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fdis\u002Findex.html)。\u003Cbr>\n\n** (2022 年 7 月 5 日)** 我们的 DIS 工作已被 ECCV 2022 录用，代码和数据集将于 2022 年 7 月 17 日前发布。请关注我们的更新。 \n\n\u003Cbr> \n\n## 1. 我们的二值图像分割 (DIS) 数据集\n\n### 1.1 [DIS 数据集 V1.0: DIS5K](https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002Fdis\u002Findex.html) \n\n\u003Cbr>\n\n### 下载： [Google Drive](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1O1eIuXX1hlGsV7qx4eSkjH231q7G1by1\u002Fview?usp=sharing) 或 [百度网盘 提取码：rtgw](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1y6CQJYledfYyEO0C_Gejpw?pwd=rtgw)\n\n![dis5k-dataset-v1-sailship](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_1efbd504f14d.png)\n![complexities-qual](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_51181164d57f.jpeg)\n![categories](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_ba1de2a526d1.jpeg)\n\n### 1.2 [DIS 数据集 V2.0](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS)\n\n\u003Cbr>\n\n虽然我们的 DIS5K V1.0 包含了来自 200 多个类别的样本，但现实世界中许多类别，如人类、动物、汽车等并未包含在内。 [因此，我们数据集的当前版本 (v1.0) 可能会限制训练模型的鲁棒性。]() 为了构建全面且大规模的高精度二值图像分割数据集，我们正在构建我们的 DIS 数据集 V2.0。V2.0 即将发布。敬请期待。\n\nDIS 数据集 V2.0 的示例。\n![dis-v2](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_b9d97027ec0b.jpg)\n\n\u003Cbr> \n\n## 2. 我们的 DIS5K 数据集的应用\n\n\u003Cbr>\n\n### 3D 建模 \n![3d-modeling](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_c976ba6d35cd.png)\n\n### 图像编辑\n![ship-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_afec1b444452.gif)\n### 艺术设计素材\n![bg-removal](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_e4536927f18c.gif)\n### 静态图像动画\n![view-move](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_09e65d19354c.gif)\n### AR \n![motor-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_b59d55d4f82c.gif)\n### 3D 渲染\n![video-3d](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_83c829cbb22b.gif)\n\n\u003Cbr> \n\n## 3. 我们的 IS-Net 架构\n\n\u003Cbr> \n\n![is-net](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_bcff99e60c36.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 4. 人工修正努力 (HCE)\n\n\u003Cbr>\n\n![hce-metric](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_28490b6b2643.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 5. 实验结果\n\n\u003Cbr>\n\n### 预测图，[(Google Drive)](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1PoI4R-thDYhAjqOaCwyXqvAaZFEJxWnT\u002Fview?usp=sharing), [(百度网盘 提取码：ph1d)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1WUk2RYYpii2xzrvLna9Fsg?pwd=ph1d)，我们的 IS-Net 和其他 SOTAs (最先进方法)\n\n### 与 SOTAs (最先进方法) 的定性比较\n![qual-comp](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_127bea886b16.jpg)\n\n### 与 SOTAs (最先进方法) 的定量比较\n![qual-comp](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_readme_b408147fe8b8.png)\n\n\u003Cbr>\n\n## 6. 运行我们的代码\n\n\u003Cbr>\n\n### (1) 克隆此仓库\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS.git\n``` \n\n### (2) 配置环境：进入 ```DIS\u002FISNet``` 文件夹并运行 \n```\nconda env create -f pytorch18.yml\n```\n或者您可以检查 ```requirements.txt``` 来配置依赖项。 \n\n### (3) 通过以下方式激活 conda 环境\n```\nconda activate pytorch18\n``` \n\n### (4) 训练：\n(a) 打开 ```train_valid_inference_main.py```，设置待推理的 ```train_datasets``` 和 ```valid_datasets``` 路径，例如，```valid_datasets=[dataset_vd]``` \u003Cbr>\n(b) 将 ```hypar[\"mode\"]``` 设置为 ```\"train\"``` \u003Cbr>\n(c) 在目录 ```saved_models``` 中创建一个新文件夹 ```your_model_weights``` 并将其设置为 ```hypar[\"model_path\"] =\"..\u002Fsaved_models\u002Fyour_model_weights\"```，并确保 ```hypar[\"valid_out_dir\"]```(第 668 行) 设置为 ```\"\"```，否则验证阶段的预测图将保存到该目录，这会降低训练速度 \u003Cbr>\n(d) 运行 \n```\npython train_valid_inference_main.py\n```\n\n### (5) 推理\n\n下载预训练权重（用于公平的学术比较） ```isnet.pth``` 从 [(Google Drive)](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1XHIzgTzY5BQHw140EDIgwIb53K659ENH\u002Fview?usp=sharing) 或 [(百度网盘 提取码：xbfk)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F1-X2WutiBkWPt-oakuvZ10w?pwd=xbfk)；或者下载优化后的模型权重 ```isnet-general-use.pth```（用于通用用途）从 [(Google Drive)]([https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1nV57qKuy--d5u1yvkng9aXW1KS4sOpOi\u002Fview?usp=sharing](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F1klUkUnQFAxPdFu9XE3Vhnn-e72CVz6oM\u002Fview?usp=sharing)) 或 [(百度网盘 提取码:6jh2)](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F111MqmwnUc8Z4Wsq2Pc4bhQ?pwd=6jh2)，并将它们存储在 ```saved_models\u002FIS-Net``` 中 \u003Cbr>\n\n## I. 针对您自己数据集（无 Ground Truth(真实标签)）的简单推理代码：\n(a) 打开 ```\\ISNet\\inference.py``` 并配置您的输入和输出目录\n(b) 运行 \n```\npython inference.py\n```\n\n## II. 有\u002F无 Ground Truth 数据集的推理\n\n(a) 打开 ```train_valid_inference_main.py```，设置您待推理的 ```valid_datasets``` 路径，例如 ```valid_datasets=[dataset_te1, dataset_te2, dataset_te3, dataset_te4]``` \u003Cbr>\n(b) 将 ```hypar[\"mode\"]``` 设置为 ```\"valid\"``` \u003Cbr>\n(c) 设置您预测掩码的输出目录，例如 ```hypar[\"valid_out_dir\"] = \"..\u002FDIS5K-Results-test\"``` \u003Cbr>\n(d) 运行 \n```\npython train_valid_inference_main.py\n```\n\n### (5) 使用我们的人为修正努力 (HCE) 指标\n设置 Ground Truth 目录 ```gt_root``` 和预测目录 ```pred_root```。为了减少计算 HCE 的时间成本，DIS5K 数据集的骨架可以预先计算并存储在 ```gt_ske_root``` 中。如果 ```gt_ske_root=\"\"```，HCE 代码将在线计算骨架，这对于大尺寸 Ground Truth 通常需要很长时间。然后，运行 ```python hce_metric_main.py```。其他指标基于 [SOCToolbox](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmczhuge\u002FSOCToolbox) 进行评估。\n\n\u003Cbr>\n\n## 7. 使用条款\n我们的代码和评估指标采用 Apache License 2.0。我们的 DIS5K 数据集的使用条款提供如下 [DIS5K-Dataset-Terms-of-Use.pdf](DIS5K-Dataset-Terms-of-Use.pdf)。   \n\n\u003Cbr>\n\n## 致谢 \n\n\u003Cbr>\n\n我们要感谢 Dr. [Ibrahim Almakky](https:\u002F\u002Fscholar.google.co.uk\u002Fcitations?user=T9MTcK0AAAAJ&hl=en) 在实现加载大尺寸训练样本的数据加载器缓存机制 (Dataloader Cache Mechanism) 方面提供的帮助，以及感谢 Jiayi Zhu 在重新组织我们的代码和数据集方面所做的努力。 \n\n\u003Cbr>\n\n## 引用\n\n\u003Cbr>\n\n```\n@InProceedings{qin2022,\n      author={Xuebin Qin and Hang Dai and Xiaobin Hu and Deng-Ping Fan and Ling Shao and Luc Van Gool},\n      title={Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation},\n      booktitle={ECCV},\n      year={2022}\n}\n```\n\n\u003Cbr>\n\n## 我们之前的作品：[U\u003Csup>2\u003C\u002Fsup>-Net](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FU-2-Net), [BASNet](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FBASNet)。\n\n\u003Cbr>\n\n```\n\n@InProceedings{Qin_2020_PR,\n      title = {U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection},\n      author = {Qin, Xuebin and Zhang, Zichen and Huang, Chenyang and Dehghan, Masood and Zaiane, Osmar and Jagersand, Martin},\n      journal = {Pattern Recognition},\n      volume = {106},\n      pages = {107404},\n      year = {2020}\n}\n\n@InProceedings{Qin_2019_CVPR,\n        author = {Qin, Xuebin and Zhang, Zichen and Huang, Chenyang and Gao, Chao and Dehghan, Masood and Jagersand, Martin},\n        title = {BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection},\n        booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},\n        month = {June},\n        year = {2019}\n}\n\n@article{qin2021boundary,\n       title={Boundary-aware segmentation network for mobile and web applications},\n       author={Qin, Xuebin and Fan, Deng-Ping and Huang, Chenyang and Diagne, Cyril and Zhang, Zichen and Sant'Anna, Adri{\\`a} Cabeza and Suarez, Albert and Jagersand, Martin and Shao, Ling},\n       journal={arXiv preprint arXiv:2101.04704},\n       year={2021}\n}\n\n```","# DIS 快速上手指南\n\nDIS (Dichotomous Image Segmentation) 是一项高精度的二值图像分割技术（ECCV 2022）。本指南介绍如何在本地快速部署和运行 IS-Net 模型进行推理。\n\n## 1. 环境准备\n\n*   **系统要求**: Linux \u002F Windows \u002F macOS\n*   **依赖**: Python, PyTorch (推荐版本 1.8+)\n*   **工具**: Git, Conda\n\n## 2. 安装步骤\n\n### (1) 克隆代码库\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS.git\n```\n\n### (2) 创建并激活环境\n进入 `DIS\u002FISNet` 目录，使用提供的配置文件创建环境：\n```bash\ncd DIS\u002FISNet\nconda env create -f pytorch18.yml\nconda activate pytorch18\n```\n\n### (3) 下载预训练模型\n为了获得最佳效果，建议下载优化后的通用模型 `isnet-general-use.pth`。\n\n**国内用户推荐百度网盘下载：**\n*   链接：[https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F111MqmwnUc8Z4Wsq2Pc4bhQ](https:\u002F\u002Fpan.baidu.com\u002Fs\u002F111MqmwnUc8Z4Wsq2Pc4bhQ?pwd=6jh2)\n*   提取码：`6jh2`\n\n将下载的 `isnet-general-use.pth` 文件放入以下路径（若不存在请新建文件夹）：\n```text\nsaved_models\u002FIS-Net\u002Fisnet-general-use.pth\n```\n\n## 3. 基本使用\n\n### (1) 自定义数据集推理（无 Ground Truth）\n适用于个人图片的快速处理。\n\n1.  打开 `ISNet\u002Finference.py` 文件。\n2.  配置输入目录 (`input_dir`) 和输出目录 (`output_dir`)。\n3.  运行命令：\n```bash\npython inference.py\n```\n\n### (2) 测试集评估（含 Ground Truth）\n适用于验证模型在特定数据集上的表现。\n\n1.  打开 `train_valid_inference_main.py`。\n2.  设置待推理的数据集路径，例如：`valid_datasets=[dataset_te1, dataset_te2]`。\n3.  设置模式为验证：`hypar[\"mode\"] = \"valid\"`。\n4.  设置预测结果保存路径，例如：`hypar[\"valid_out_dir\"] = \"..\u002FDIS5K-Results-test\"`。\n5.  运行命令：\n```bash\npython train_valid_inference_main.py\n```\n\n### (3) 在线体验\n如果您不想配置本地环境，可以通过以下在线 Demo 体验：\n*   **Bohrium Notebook**: [点击访问](https:\u002F\u002Fbohrium.dp.tech\u002Fnotebooks\u002F51445486135)\n*   **Hugging Face Spaces**: [点击访问](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fdoevent\u002Fdis-background-removal)","某电商设计团队正在筹备夏季运动鞋促销页面，急需批量处理数百张带有复杂纹理的产品图。\n\n### 没有 DIS 时\n- 传统 PS 手动抠图面对鞋带、网眼等细碎结构极易出错，单张耗时超过 10 分钟。\n- 通用自动化工具常产生锯齿或残留背景色，导致商品图片看起来廉价且不专业。\n- 遇到半透明塑料包装或反光表面时，现有算法往往无法准确区分前景与背景。\n- 人力成本高，大量重复劳动让设计师无暇专注于创意排版工作。\n\n### 使用 DIS 后\n- DIS 凭借高精度分割能力，能自动锁定鞋带与网面的精细边界，无需人工干预。\n- 输出结果边缘平滑自然，彻底消除背景杂色，确保商品展示的专业度。\n- 结合批量推理脚本，单张图片处理时间缩短至秒级，大幅提升整体产出效率。\n- 即使面对反光或半透明材质，也能保持极高的分割准确率，减少后期修图成本。\n\nDIS 显著降低了电商素材处理的门槛与成本，实现了高质量背景移除的自动化。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fxuebinqin_DIS_c9df78f6.jpg","xuebinqin","Xuebin Qin","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fxuebinqin_008490cc.jpg","Postdoctoral Fellow at University of Alberta Canada, Studying on object detection, segmentation, visual tracking, etc.","University of Alberta","Edmonton, Alberta, Canada","xuebin@ualberta.ca",null,"https:\u002F\u002Fxuebinqin.github.io\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin",[86,90],{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",97,{"name":91,"color":92,"percentage":10},"Python","#3572A5",2530,289,"2026-04-04T04:52:08","Apache-2.0","未说明",{"notes":99,"python":97,"dependencies":100},"环境配置需运行 conda env create -f pytorch18.yml；需手动下载预训练模型权重 (isnet.pth 或 isnt-general-use.pth)；DIS V2.0 数据集及完整模型暂未发布；支持通过 Bohrium 或 Huggingface Spaces 在线体验 Web Demo；评估指标计算依赖 SOCToolbox 工具包。",[101,102,103],"torch","gradio","SOCToolbox",[13,14],[106,107,108,109,110],"background-removal","deep-learning","dichotomous-image-segmentation","computer-vision","u-2-net","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:11:51.355283",[114,119,123,128,133,138],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},2786,"推理结果异常（如手部掩码值过低）的原因是什么？","这通常是因为使用了不匹配的预训练模型。README 中提供的默认预训练模型是 DIS 1.0 通用版。如果遇到此类问题，建议尝试使用项目最新发布的优化模型 isnet-general-use.pth，并结合新创建的 simple inference.py 代码在您的数据集上进行测试。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS\u002Fissues\u002F19",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":118},2787,"在哪里可以下载 DIS v2.0 模型？","DIS v2.0 的优化通用模型已发布，但链接位于项目的 README 文档中。您可以访问 Google Drive 或百度网盘（提取码：6jh2）获取 isnet-general-use.pth 文件，请勿寻找其他未经验证的来源。",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},2788,"训练时缓存文件路径或格式报错如何解决？","这是一个已知的临时性问题。如果训练时提示缓存路径或格式（.pt 与 png）不匹配，可以尝试修改 data_loader_cache.py 中的代码。具体操作是将 cached_dataset[\"gt_path\"].append(gt_cache_file) 改为 cached_dataset[\"gt_path\"][i] = gt_cache_file，然后重新运行训练。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS\u002Fissues\u002F18",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},2789,"为什么模型输出要从 512x512 上采样到 1024x1024？","维护者指出，转置卷积（transpose conv）在此处的实际意义不大，双线性插值加卷积的效果也类似。深层模型容易在训练集上过拟合，增加模块可能加剧此问题。重点应放在数据分布的描述与分析上，而非单纯依赖上采样模块来提升分辨率感知。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS\u002Fissues\u002F61",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},2790,"高分辨率图像推理时出现锯齿状边缘（Zigzag pattern）怎么办？","该模型在处理超过 2048 分辨率的图像时可能存在精度限制，特别是当模型基于 1024 分辨率训练时。建议在将图像送入预训练模型之前，增加更多的预处理步骤，以优化背景移除效果并减少锯齿现象。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS\u002Fissues\u002F127",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},2791,"如何在自定义数据集（如医学图像）上训练该模型？","执行训练代码前需要准备特定的 json 配置文件来定义数据集路径和结构。请确保您的自定义数据集符合项目要求的 json 格式，并检查数据加载器配置是否正确指向了自定义数据的存储位置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxuebinqin\u002FDIS\u002Fissues\u002F95",[]]