u2net是目前stable-diffusion-webui默认的抠图算法，但是在电商图场景实测下来，效果是很一般的。

、U2-Net网络结构图二、U2-Net网络源代码1、model.py（1）ConvBNReLU类（2）DownConvBNReLU类（3）UpConvBNReLU类（4）RSU类&RSU4F类（5）U2Net

U-Net、UNet++、U2Net都是基于U-Net网络结构的改进版本，主要用于图像语义分割任务。

图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.09007代码地址：https://github.com/xuebinqin/U-2-Net强烈建议看一下B站霹导的原理讲解视频和代码讲解视频，链接放到最后了1.是什么？U2-Net是一种用于显着性目标检测的深度学习网络，它采用了嵌套U结构，可以在保持高精度的同时实现快速的图像分割。它在多个数据集上进行了测试，并取得了优异的表现。U2

TensorRT系列之Win10下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov7tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov6tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov5tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linu

图像语义分割pytorch复现U2Net图像分割网络详解1、U2Net网络模型结构2、block模块结构解析RSU-7模块RSU-4FsaliencymapfusionmoduleU2Net网络结构详细参数配置

Net:GoingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetectionGIT：https://github.com/NathanUA/U-2-Net❞U2Net

作者的碎碎念：U2Net是用来实现SOD的语义分割，本篇论文会介绍算法内容、主要代码、使用方法，以及如何将二分类语义分割修改为多类别语义模型。

U2Net与LaMa相结合U2NetLaMaU2Net与LaMa相结合注意：会出现读图像/保存图片/图像转换为矩阵等问题Python三种主要的图像处理库，加载图片区别：（1）OpenCV2与PIL读图片

sage:backgroundremover[-h][-m{u2net,u2net_human_seg,u2netp}]#指定模型[-a[ALPHA_MATTING]][-afALPHA_MATTING_FOREGROUND_THRESHOLD

分割bisenetv2笔记训练心得，没有u2net收敛的快，效果好。

文章目录博主精品专栏导航一、前言1.1、什么是图像分割？1.2、语义分割与实例分割的区别1.3、语义分割的上下文信息1.4、语义分割的网络架构二、网络+数据集2.1、经典网络的发展史（模型详解）2.2、分割数据集下载三、算法详解3.1、U-Net3.1.1、网络框架（U形结构+跳跃连接结构）3.1.2、镜像扩大（保留边缘信息）3.1.3、数据增强（变形）3.1.4、损失函数（交叉熵）3.1.5、性

演示视频和项目地址（都在B站）：【图像分割毕业设计】基于深度学习算法U2Net的图像分割系统演示系统说明：基于深度学习算法和U2Net网络模型实现图像分割功能。

end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOv5,YOLOv4,YOLOv3,YOLOX,YOLOR,pphumanseg,u2net

学习视频：U2Net网络结构讲解_哔哩哔哩_bilibili论文名称：U2-Net:GogingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetetion论文下载地址

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使用pytorch版的u2net网络（https://gitee.com/throni0/U-2-Net）。2、裁切眼睛图片，制作数据集。用到dlib68点模型，识别出眼部位置。

算法性能指标：在1080TIGPU上处理一张图片的时间不超过5秒效果指标：主体边缘细节清晰，MIOU越高越好网络模型工程化：离线可进行验证的包含全部依赖的C++例程二、实现方案使用显著性目标检测(SOD)模型U2Net

安装pipinstallbackgroundremover使用importos##C:\Users\dududada\.u2net\u

1.主要任务：把u2net的detect部署到cvat工具上，提供接口给用户使用，这样用户就可以自动标注了。

无监督学习让模型对输入的数据进行特征提取，从而实现无标签（无监督学习）本质是编码，解码的过程。让模型在卷积编码（下采样）、卷积解码（上采样）的过程中。自我总结特征目前常用于图像分割（ps：图像分割又分为三种：普通分割、语义分割、实例分割。此处的无监督学习现用于普通分割）编码解码器的结构，就是无监督神经网络，每层结构类似（顺序不能变）：卷积+BtachNormal+ReLU+Dropout（同时这一

这里写目录标题一、U2Net提高检测精度二、图像增强1.图像增强的目的2.分类3.基于空间域：直接作用于像素点灰度值3.1灰度变换3.1.1线性灰度变换3.1.2分段线性灰度变换3.1.3非线性变换3.2

目录一、本周工作计划1、标图2、完善评价指标3、深入学习U2Net、Yolov5和Faster-RCNN二、U2Net相关1、参考资料2、U2Net1）前言2）网络结构3）损失计算4）评价指标问题记录3

U^2-Net:GoingdeeperwithnestedU-structureforsalientobjectdetectionAbstract本文提出一种简洁高效的目标显著性检测框架——U2Net。

U2Net1相关参考2U2−NetU^2-NetU2−Net网络结构3网络代码和测试1相关参考论文名称：U2-Net:GogingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetetion论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.09007官方源码：https://github.com/xuebinqin/U-2-Net参考代码：P

20221031-20221106工作总结目录20221031-20221106工作总结本周预定目标：一、U2Net网络试训练1.环境搭建：python3.72.数据集3.准备工作4.训练5.问题记录6

论文名称：U2-Net:GoingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf论文作者：XuebinQin,ZichenZhang,ChenyangHuang,MasoodDehghan,OsmarR.ZaianeandMartinJagersandUniv

目录语义分割1.常见数据集格式2.常见语义分割评价指标转置卷积1.运算步骤（s为步长，p为padding，k为卷积核尺寸）2.优势以及存在的问题膨胀卷积1.GriddingEffect网格效应2.小目标分割效果差的问题3.膨胀卷积的一些特点FCNDeepLabV1DeepLabV2DeepLabV3LR-ASPPUNetU2Net语义分割语义分割（semanticsegmentation），对每个

写这么一篇博客来简单实现一下分割是怎么做的，内容简单，枯燥，需要耐心看，哈哈；博客的内容相对简单，比较适合刚接触分割的同学参考学习（这篇博客在算法训练上没有涉及到训练策略、数据增强方法，特意留下余地处给大家自行发挥）内容简介U2Net

一、U2net简单介绍1、U2net网络结构：整个网络成对称U型结构，使用的是经典的编解码结构，在每一个Sup内部又是U形结构，采用的是深监督的方式，有效结合浅层和深层的语义信息。

论文名称：U2-Net:GogingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetetion论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2005.09007官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/xuebinqin/U-2-Net自己实现的仓库（Pytorch实现）：https://github.com/WZ

目录概述细节网络结构RSU（ResidualU-blocks）损失概述u2net是在unet的基础上提出来的，是一个效果非常棒的显著性目标检测模型。显著性目标检测：分割出图像的主体。

qt+libtorch+opencv调用u2net实现图像二值分割内容介绍整体流程模型转化qt安装在qt中配置libtorch环境和opencv环境图片转为tensor格式QImage和Mat格式互相转化模型调用将预测出来的数据转化为

摘要：U2Net是一个优秀的显著性目标检测算法，由QinXuebin等人发表在PatternRecognition2020期刊[Arxiv]。