La empresa Feyn ha presentado FeyNoBg, un modelo de código abierto de última generación para la eliminación automática de fondos en imágenes, junto con NoBg, la librería en Python usada para entrenarlo y que también libera de forma abierta. Según la compañía, FeyNoBg logra la mejor S-measure publicada en cuatro de ocho benchmarks que evalúan escenas con camuflaje, bajo contraste, estructuras finas, alta resolución y vídeo, y se sitúa a menos de dos puntos del líder en los otros cuatro. El modelo se basa en BiRefNet, al que el equipo amplió la tercera etapa del extractor de características de 18 a 24 bloques, pasando de 222 a 263 millones de parámetros, preservando los pesos preentrenados compatibles. Para el entrenamiento final combinó diez conjuntos de datos con un total de 26.100 imágenes, limitando cada fuente a 4.000 imágenes y homogeneizando las anotaciones a máscaras binarias. La librería NoBg ofrece una interfaz unificada para ejecutar y entrenar modelos de segmentación, con mayor rendimiento que la implementación original de BiRefNet en distintas configuraciones por lotes. El código está disponible en GitHub y los pesos en Hugging Face.
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