優れた事前トレーニング済みモデル動物園を備えた使いやすい画像セグメンテーションライブラリ。セマンティックセグメンテーション、インタラクティブセグメンテーション、パノプティコンセグメンテーション、画像マットなどの幅広い実用的なタスクをサポートします。優れた事前トレーニング済みモデル動物園を備えた使いやすい画像セグメンテーションライブラリ。セマンティックセグメンテーション、インタラクティブセグメンテーション、パノプティコンセグメンテーション、画像マットなどの幅広い実用的なタスクをサポートします。Paddleは、トレーニングから展開までの画像セグメンテーションアプリケーションの全プロセスをエンドツーエンドで完了する高性能の画像セグメンテーション開発キットです。一般的なマットアルゴリズムPPの導入-高精度SOTAのマットデモアプリケーションプラクティスの産業レベルの展開(ターミナルテスト、サーバー側)28日:医療用3D画像セグメンテーションツールの紹介エンドツーエンドの3D画像セグメンテーションツールMedicalSeg製品紹介40%高速な3D画像効率の高い推論ソリューションQRコードをスキャンして今すぐサインアップしてください!![2022-04-20]🔥PaddleSegバージョン2.5がリリースされました!詳細なリリース情報については、リリースノートを参照してください。精度と速度の最適なバランスを実現するために、超軽量のセマンティックセグメンテーションモデルPP-LiteSegとテクニカルレポートをリリースしました。高精度のトリマップフリーマットモデルPP-マットおよびテクニカルレポートをリリースし、Composition-1KおよびDistinctions-646にSOTAインジケーターを実装しました。データ前処理、モデルトレーニング、モデル展開の全プロセス開発をサポートし、肺および椎骨データの高精度セグメンテーションモデルを提供する3D医用画像開発キットMedicalSegをリリースしました。X線胸部ラベリング、MRI椎骨ラベリング、およびアルミニウムプレート欠陥ラベリングを追加します。PP-LiteSegの複数のバージョンを含む5つのクラシックセグメンテーションモデルを追加し、合計45のモデルを追加しました。v0.4、超軽量ポートレートセグメンテーションソリューションPP-HumanSeg、および大規模ビデオ会議データセットPP-HumanSeg14Kをリリースします。v0.3、オープンソースの2つのマットアルゴリズム、およびセグメンテーション高次機能モデル蒸留およびモデル量子化ソリューションをリリースしました。序章PaddleSegは、PaddlePaddleに基づいて開発されたエンドツーエンドの画像セグメンテーション開発キットであり、高精度や軽量など、さまざまな方向の多数の高品質セグメンテーションモデルをカバーします。モジュラー設計により、構成の駆動とAPI呼び出しの2つのアプリケーション方法が提供され、開発者はトレーニングから展開までの画像セグメンテーションアプリケーションのプロセス全体をより簡単に完了できます。その他のシナリオで広く使用されています。高精度モデル:半教師ありラベル知識蒸留スキーム(SSLD)トレーニングに基づいて、高精度バックボーンネットワークを取得し、最先端のセグメンテーションテクノロジーと組み合わせて、80以上の高品質の事前トレーニングモデルを提供します。効果は他のオープンソース実装よりも優れています。モジュラー設計:40以上の主流のセグメンテーション、データ拡張戦略、バックボーンネットワーク、モジュラー設計の損失関数などのさまざまなコンポーネントと組み合わせて、開発者は実際のアプリケーションシナリオに基づいてさまざまなトレーニング構成を組み立て、さまざまなパフォーマンスと精度の要件を満たすことができます。O、マルチカード並列トレーニング、評価、その他の加速戦略をサポートし、フライングパドルコアフレームワークのビデオメモリ最適化機能と組み合わせることで、分割モデルのトレーニングオーバーヘッドを大幅に削減できます。開発者はコストを削減し、より効率的になります。完全な画像セグメンテーショントレーニング。テクノロジーエクスチェンジPaddleSegで問題や提案を見つけた場合は、GitHubの問題を介して問題を送信してください。CEピクセルコントラストCEフォーカルサイコロRMIKLL1LovaszMSEエッジアテンション境界をリラックス接続性MultiClassFocal評価指標mIoU正確さカッパサイコロAUC_ROCサポートデータセット都市の景観パスカルVOCADE20KパスカルコンテキストCOCOスタッフ見事にEG1800CHASE_DB1HRFドライブ見詰めるPP-HumanSeg14Kデータ拡張フリッピングサイズ変更ResizeByLongResizeByShortLimitLongResizeRangeScalingResizeStepScalingノーマライズパディングPaddingByAspectRatioRandomPaddingCropRandomCenterCropScalePaddingRandomNoiseRandomBlurRandomRotationRandomScaleAspectRandomDistortRandomAffineインタラクティブなセグメンテーションEISegRITMEdgeFlow画像の切り抜きPPマットDIMMODNetPP-HumanMattingポートレートセグメンテーションPP-HumanSeg3D医療セグメンテーションVNet都市景観ランキングモデルHMSAパノラマセグメンテーションパノプティック-DeepLabCVPRチャンピオンモデルMLAトランスドメイン適応PixMatchモデルライブラリの概要モデル構造とバックボーンネットワークの代表的なモデルは、CityscapesデータセットのmIoUとFLOPで比較されます。モデル情報と比較表の詳細については、モデル動物園の概要を参照してください。推奨されるサードパーティのチュートリアル画像セグメンテーションスイートPaddleSeg包括的な分析シリーズPaddleSeg研究ノート:ポートレートセグメンテーションHumanSegライセンスこのプロジェクトは、Apache2.0ライセンスの下でリリースされています。Netモデルに貢献してくれたjm12138に感謝します。Xinxin)に感謝します。U-Net++モデルに貢献してくれたliuguoyu666に感謝します。Zheng)に感謝します。STDC(BiSeNetを再考)PointRendおよびDetailAggregate損失関数に貢献してくれたCuberrChenに感謝します。SegNetに貢献してくれたstuartchen1949に感謝します。Du)がDDRNet、CCNet、ESPNetV2、DMNet、ENCNet、HRNet_W48_Contrast、BiSeNetV1、FastFCN、SECrossEntropyLoss、PixelContrastCrossEntropyLossに貢献してくれたことに感謝します。Huiming)に感謝します。データ拡張メソッドRandomCenterCropに貢献してくれたzhangjin12138に感謝します。ESPNetV1に貢献してくれたsimulerに感謝します。Kai)に感謝します。Copyrights。