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第二个模块是多尺度残差细化模块(RRM) ，主要功能是通过学习残差来细化预测模块得到的Saliency map ，与groun-truth之间的残差，从而细化出预测模块的Saliency map 。
而除了BASNet ，还有网友推荐了U2-Net ，依然来自同一个作者，其效果更好。

本文插图

其研究是《U2 -Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection》
实验结果像这样：

本文插图

同一项技术，不一样的玩法，你觉得这个方法还可以做什么有趣的应用？
网址：https://rapidapi.com/objectcut.api/api/background-removal参考链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/if1sdg/p_objectcut_api_that_removes_automatically_image/
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