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飞桨高性能图像分割开发套件，端到端地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。

最新动态

• [2022-04-20] 🔥 PaddleSeg 2.5版本发布！详细发版信息请参考Release Note。
  • 发布超轻量级语义分割模型PP-LiteSeg以及技术报告，实现精度和速度的最佳平衡。
  • 发布高精度trimap-free抠图模型PP-Matting以及技术报告，在Composition-1K和Distinctions-646上实现SOTA指标。
  • 发布3D医疗影像开发套件MedicalSeg，支持数据预处理、模型训练、模型部署等全流程开发，并提供肺部、椎骨数据上的高精度分割模型。
  • 升级智能标注工具EISeg v0.5版，新增X-Ray胸腔标注、MRI椎骨标注、铝板瑕疵标注。
  • 新增5个经典分割模型, 包括多个版本的PP-LiteSeg，总模型数达到45个。
• [2022-01-20] PaddleSeg 2.4版本发布交互式分割工具EISeg v0.4，超轻量级人像分割方案PP-HumanSeg，以及大规模视频会议数据集PP-HumanSeg14K。
• [2021-10-11] PaddleSeg 2.3版本发布交互式分割工具EISeg v0.3，开源两种Matting算法，以及分割高阶功能模型蒸馏和模型量化方案。

简介

PaddleSeg是基于飞桨PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件，涵盖了高精度和轻量级等不同方向的大量高质量分割模型。通过模块化的设计，提供了配置化驱动和API调用两种应用方式，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。

• 提供语义分割、交互式分割、全景分割、Matting四大图像分割能力。

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• 广泛应用在自动驾驶、医疗、质检、巡检、娱乐等场景。

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特性

• 高精度模型：基于半监督标签知识蒸馏方案(SSLD)训练得到高精度骨干网络，结合前沿的分割技术，提供了80+的高质量预训练模型，效果优于其他开源实现。

• 模块化设计：支持40+主流 分割网络 ，结合模块化设计的 数据增强策略 、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，组装多样化的训练配置，满足不同性能和精度的要求。

• 高性能：支持多进程异步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，可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。

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技术交流

• 如果你发现任何PaddleSeg存在的问题或者是建议, 欢迎通过GitHub Issues给我们提issues。
• 欢迎加入PaddleSeg 微信群

产品矩阵

分割模型	分割组件		实践案例
ANN BiSeNetV2 DANet DeepLabV3 DeepLabV3P Fast-SCNN HRNet-FCN GCNet GSCNN HarDNet OCRNet PSPNet U-Net U2-Net Att U-Net U-Net++ U-Net3+ DecoupledSeg EMANet ISANet DNLNet SFNet PP-HumanSeg PortraitNet STDC GINet PointRend SegNet ESPNetV2 HRNet-Contrast DMNet ESPNetV1 ENCNet PFPNNet FastFCN BiSeNetV1 SETR MLA Transformer SegFormer SegMenter ENet CCNet DDRNet GloRe PP-LiteSeg ⭐	骨干网络 HRNet MobileNetV2 MobileNetV3 ResNet STDCNet XCeption VIT MixVIT Swin Transformer 损失函数 Cross Entropy Binary CE Bootstrapped CE Point CE OHEM CE Pixel Contrast CE Focal Dice RMI KL L1 Lovasz MSE Edge Attention Relax Boundary Connectivity MultiClassFocal 评估指标 mIoU Accuracy Kappa Dice AUC_ROC	支持数据集 Cityscapes Pascal VOC ADE20K Pascal Context COCO Stuff SUPERVISELY EG1800 CHASE_DB1 HRF DRIVE STARE PP-HumanSeg14K 数据增强 Flipping Resize ResizeByLong ResizeByShort LimitLong ResizeRangeScaling ResizeStepScaling Normalize Padding PaddingByAspectRatio RandomPaddingCrop RandomCenterCrop ScalePadding RandomNoise RandomBlur RandomRotation RandomScaleAspect RandomDistort RandomAffine	交互式分割 EISeg RITM EdgeFlow 图像抠图 PP-Matting DIM MODNet PP-HumanMatting 人像分割 PP-HumanSeg 3D 医疗分割 VNet Cityscapes打榜模型 HMSA 全景分割 Panoptic-DeepLab CVPR冠军模型 MLA Transformer 领域自适应 PixMatch

模型库总览

模型结构和骨干网络的代表模型在Cityscapes数据集mIoU和FLOPs对比图。请参见Model Zoo Overview了解更多模型信息以及对比图。

使用教程

• 安装

• 全流程跑通PaddleSeg

• 准备数据集

  • 标注数据的准备
  • 数据标注教程
  • 自定义数据集

• 模型训练

• 模型评估

• 预测与可视化

• 模型导出

  • 导出预测模型
  • 导出ONNX模型

• 模型部署

  • Paddle Inference部署(Python)
  • Paddle Inference部署(C++)
  • Paddle Lite部署
  • Paddle Serving部署
  • Paddle JS部署
  • 推理Benchmark

• 模型压缩

  • 量化
  • 蒸馏
  • 裁剪

• API使用教程

  • API文档说明
  • API应用案例

• 重要模块说明

  • 数据增强
  • Loss说明

• 二次开发教程

  • 配置文件详解
  • 如何创造自己的模型

• 模型贡献

  • 提交PR说明
  • 模型PR规范

• 静态图版本

• 技术交流

• 常见问题汇总

实践案例

• 交互式分割
• 图像抠图
• 人像分割
• 3D医疗分割
• Cityscapes打榜模型
• 全景分割
• CVPR冠军模型
• 领域自适应

第三方教程推荐

• 图像分割套件PaddleSeg全面解析系列
• PaddleSeg学习笔记: 人像分割 HumanSeg

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

社区贡献

• 非常感谢jm12138贡献U²-Net模型。
• 非常感谢zjhellofss（傅莘莘）贡献Attention U-Net模型，和Dice loss损失函数。
• 非常感谢liuguoyu666贡献U-Net++模型。
• 非常感谢yazheng0307 (刘正)贡献快速开始教程文档。
• 非常感谢CuberrChen贡献STDC (rethink BiSeNet) PointRend，和 Detail Aggregate损失函数。
• 非常感谢stuartchen1949贡献 SegNet。
• 非常感谢justld(郎督)贡献 DDRNet, CCNet, ESPNetV2, DMNet, ENCNet, HRNet_W48_Contrast, BiSeNetV1, FastFCN, SECrossEntropyLoss 和PixelContrastCrossEntropyLoss。
• 非常感谢Herman-Hu-saber(胡慧明)参与贡献 ESPNetV2。
• 非常感谢zhangjin12138贡献数据增强方法 RandomCenterCrop。
• 非常感谢simuler 贡献 ESPNetV1。
• 非常感谢ETTR123(张恺) 贡献 ENet，PFPNNet。

学术引用

如果我们的项目在学术上帮助到你，请考虑以下引用：

@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}
}