商品背景提取实测：U²-Net 与 U²-NetP 的 CPU 对比

报道讲了什么

• 在本地CPU单线程环境下，使用ONNX Runtime对U²-Net和U²-NetP进行商品背景提取推理计时对比。
• 测试使用三张私有商品照片（衬衫、长裤、鞋），每张图片每模型计时3次，共18次推理。
• U²-NetP在三个样本上的推理时间均短于U²-Net，中位数分别为422.233ms和1043.551ms。

可以做什么

• 生成商品前景与背景的 alpha 蒙版。
• 比较同一组样本的 CPU 推理耗时；本次没有真值蒙版，无法计算分割准确率。

怎么开始试用 · FLABS 建议

1. 打开下方原始测量记录，按同一张图片比较模型耗时与已有指标。
2. 另选自己的同类商品图片，固定输出尺寸并保存测试副本；不要把三样本结果直接推广。
3. 分别检查主体边缘、细节与人工修正量，再决定模型是否适合实际流程。

结果与限制

• 仅测试3张商品照片，每张3次计时，结果不代表所有设计及生产任务。
• 未测试GPU、网络接口及商业平台，仅限本地CPU单线程环境。
• 没有人工标注的真值蒙版，未测IoU或分割准确率，且未取得用户视觉验收。

使用入口与依据