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• 🔥[2024-11-05] 添加语义分割领域低代码全流程开发能力:

  • 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleSeg的先进技术，支持了图像分割领域的低代码全流程开发能力：

    • 🎨 模型丰富一键调用：将通用语义分割和图像异常检测涉及的19个模型整合为2条模型产线，通过极简的Python API一键调用，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计200+模型，形成20+单功能模块，方便开发者进行模型组合使用。
    • 🚀 提高效率降低门槛：提供基于统一命令和图形界面两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持高性能部署、服务化部署和端侧部署等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等，进行模型开发时，都可以无缝切换。

  • 增加图像异常检测算法SFTPM

• [2023-10-29] 🔥 PaddleSeg 2.9版本发布！详细发版信息请参考Release Note。
  • 增加对多标签分割Multi-label segmentation，提供数据转换代码及结果可视化，实现对一系列语义分割模型的多标签分割支持。
  • 发布轻量视觉大模型MobileSAM，实现更快速的SAM推理。
  • 支持量化蒸馏训练压缩功能Quant Aware Distillation Training Compression，对PP-LiteSeg、PP-MobileSeg、OCRNet、SegFormer-B0增加量化训练压缩功能，提升推理速度。

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45+主流分割网络、150+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。

入门教程

• 安装说明
• 快速体验
• 20分钟快速上手PaddleSeg
• 模型库

基础教程

• 准备数据集

  • 准备公开数据集
  • 准备自定义数据集
  • EISeg 数据标注

• 准备配置文件

• 模型训练

• 模型评估

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• 模型导出

  • 导出预测模型
  • 导出ONNX模型

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  • FastDeploy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

进阶教程

• 训练技巧

• 模型压缩

  • 量化
  • 蒸馏
  • 裁剪
  • 自动压缩

• 常见问题汇总

欢迎贡献

• API文档
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  • 配置文件详解
  • 如何创造自己的模型
• 模型贡献
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  • 模型PR规范

• 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

• 使用PP-HumanSegV2进行人像分割
• 使用PP-HumanSegV1进行人像分割
• 使用PP-LiteSeg进行遥感道路分割
• PaddleSeg实战之人脸部件分割与变妆
• PaddleSeg实战之小数据集3D椎骨分割
• PaddleSeg实战之车道线图像分割
• PaddleSeg动态图API使用教程
• 10分钟上手PaddleSeg
• 车路协同：交互式分割技术在智慧建图中的应用和实践
• 基于PaddleSeg的美甲预览机
• 基于PaddleSeg的钢筋长度超限监控

更多范例项目可参考：『图像分割经典项目集』用PaddleSeg能做什么？

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

• 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 UPerNet, 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。

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}
}