本文介绍了ISNET、SAM和YOLOSegment三种先进的无缝背景去除技术，分析它们在速度和质量方面的表现，并进行比较，以帮助选择适合项目的技术。ISNET适用于精确分离前景和背景的图像，如产品图像或详细肖像。YOLOSegment适用于实时应用，可以快速分割对象和去除背景。SAM适用于各种图像，特别是需要复杂背景或人工监督的场景。根据任务的优先级选择最适合的模型。

通过ISNet架构和LRP热图优化，提出了重新构建的架构，减少捷径学习并提高泛化能力。在MNIST和COVID-19胸部X射线检测中，模型保持高准确性，是对ISNet的巨大改进。