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PaddleSeg是基于飞桨PaddlePaddle的端到端图像分割套件,内置45+模型算法及140+预训练模型,支持配置化驱动和API调用开发方式,打通数据标注、模型开发、训练、压缩、部署的全流程,提供语义分割、交互式分割、Matting、全景分割四大分割能力,助力算法在医疗、工业、遥感、娱乐等场景落地应用。
高精度:跟踪学术界的前沿分割技术,结合高精度训练的骨干网络,提供40+主流分割网络、140+的高质量预训练模型,效果优于其他开源实现。
高性能:使用多进程异步I/O、多卡并行训练、评估等加速策略,结合飞桨核心框架的显存优化功能,大幅度减少分割模型的训练开销,让开发者更低成本、更高效地完成图像分割训练。
模块化:源于模块化设计思想,解耦数据准备、分割模型、骨干网络、损失函数等不同组件,开发者可以基于实际应用场景出发,组装多样化的配置,满足不同性能和精度的要求。
全流程:打通数据标注、模型开发、模型训练、模型压缩、模型部署全流程,经过业务落地的验证,让开发者完成一站式开发工作。
模型 | 组件 | 特色案例 | |
语义分割模型交互式分割模型全景分割 |
骨干网络损失函数评估指标
|
支持数据集数据增强
|
模型选型工具人像分割模型Cityscapes打榜模型CVPR冠军模型领域自适应 |
模型名称 | 骨干网络 | Cityscapes精度mIoU(%) | V100 TRT推理速度(FPS) | 配置文件 |
---|---|---|---|---|
FCN | HRNet_W18 | 78.97 | 24.43 | yml |
FCN | HRNet_W48 | 80.70 | 10.16 | yml |
DeepLabV3 | ResNet50_OS8 | 79.90 | 4.56 | yml |
DeepLabV3 | ResNet101_OS8 | 80.85 | 3.2 | yml |
DeepLabV3 | ResNet50_OS8 | 80.36 | 6.58 | yml |
DeepLabV3 | ResNet101_OS8 | 81.10 | 3.94 | yml |
OCRNet 🌟 | HRNet_w18 | 80.67 | 13.26 | yml |
OCRNet | HRNet_w48 | 82.15 | 6.17 | yml |
CCNet | ResNet101_OS8 | 80.95 | 3.24 | yml |
测试条件:
模型名称 | 骨干网络 | Cityscapes精度mIoU(%) | V100 TRT推理速度(FPS) | 骁龙855推理速度(FPS) | 配置文件 |
---|---|---|---|---|---|
PP-LiteSeg 🌟 | STDC1 | 77.04 | 69.82 | 17.22 | yml |
PP-LiteSeg 🌟 | STDC2 | 79.04 | 54.53 | 11.75 | yml |
BiSeNetV1 | - | 75.19 | 14.67 | 1.53 | yml |
BiSeNetV2 | - | 73.19 | 61.83 | 13.67 | yml |
STDCSeg | STDC1 | 74.74 | 62.24 | 14.51 | yml |
STDCSeg | STDC2 | 77.60 | 51.15 | 10.95 | yml |
DDRNet_23 | - | 79.85 | 42.64 | 7.68 | yml |
HarDNet | - | 79.03 | 30.3 | 5.44 | yml |
SFNet | ResNet18_OS8 | 78.72 | 10.72 | - | yml |
测试条件:
模型名称 | 骨干网络 | Cityscapes精度mIoU(%) | V100 TRT推理速度(FPS) | 骁龙855推理速度(FPS) | 配置文件 |
---|---|---|---|---|---|
MobileSeg | MobileNetV2 | 73.94 | 67.57 | 27.01 | yml |
MobileSeg 🌟 | MobileNetV3 | 73.47 | 67.39 | 32.90 | yml |
MobileSeg | Lite_HRNet_18 | 70.75 | 10.5 | 13.05 | yml |
MobileSeg | ShuffleNetV2_x1_0 | 69.46 | 37.09 | 39.61 | yml |
MobileSeg | GhostNet_x1_0 | 71.88 | 35.58 | 38.74 | yml |
测试条件:
入门教程
基础教程
准备数据集
模型导出
模型部署
进阶教程
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@misc{liu2021paddleseg,
title={PaddleSeg: A High-Efficient Development Toolkit for Image Segmentation},
author={Yi Liu and Lutao Chu and Guowei Chen and Zewu Wu and Zeyu Chen and Baohua Lai and Yuying Hao},
year={2021},
eprint={2101.06175},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
@misc{paddleseg2019,
title={PaddleSeg, End-to-end image segmentation kit based on PaddlePaddle},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg}},
year={2019}
}
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