BiRefNet项目：实时人像抠图模型优化实践

BiRefNet项目：实时人像抠图模型优化实践

BiRefNet [arXiv'24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BiRefNet

模型选择与性能优化

BiRefNet是一个优秀的人像抠图开源项目，其中BiRefNet_lite版本是目前速度最快的模型。该模型基于Swin Transformer Tiny架构，在保持较高精度的同时实现了较快的推理速度。对于需要实时处理的应用场景，开发者可以考虑使用这个轻量级版本。

分辨率调整对性能的影响

原始模型主要针对1024x1024分辨率进行训练和优化。实验表明，将输入分辨率降低到512x512可以显著提升推理速度，理论上可以获得约4倍的性能提升。项目作者专门训练了一个512x512分辨率的通用版本模型，这个版本在保持良好精度的同时，进一步优化了推理速度。

模型转换与部署

将PyTorch模型转换为ONNX格式是实现高效部署的重要步骤。转换过程中需要注意以下几点：

1. 需要先注册deform_conv2d_onnx_op操作
2. 转换时可以指定目标输入分辨率
3. 建议使用opset_version=16以获得更好的兼容性

对于TensorRT部署，使用FP16精度可以进一步优化性能。实测表明，512x512分辨率的模型在TensorRT上可以实现约20ms的推理时间，完全满足实时处理的需求（25FPS）。

不同场景下的模型选择建议

1. 通用场景：推荐使用512x512分辨率的通用版本模型，它在速度和精度之间取得了良好平衡
2. 人像专用场景：目前项目主要提供通用模型，但通用模型中已包含部分人像数据集训练
3. 极端实时需求：可以考虑将模型输入分辨率进一步降低到256x256，但需注意精度损失

性能优化技巧

1. 使用TensorRT等推理加速框架
2. 启用FP16或INT8量化
3. 合理选择输入分辨率
4. 根据实际场景需求，在精度和速度之间寻找最佳平衡点

通过以上优化手段，开发者可以在保持较好抠图质量的同时，实现实时人像处理能力，满足各类应用场景的需求。

BiRefNet [arXiv'24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BiRefNet