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圖像分割在計算機視覺和圖像處理中扮演着重要的角色，從醫療診斷到自動駕駛汽車的各種應用。針對特定的問題，已經提出了很多分割算法。近年來，深度學習技術的成功極大地影響了廣泛的計算機視覺領域，基於深度學習的現代圖像分割方法日益流行。在本文中，作者將介紹一個高效的圖像分割開發工具包，名爲PaddleSeg。該工具包旨在幫助開發人員和研究人員設計分割模型、培訓模型、優化性能和推理速度，以及部署模型的整個過程。目前，PaddleSeg支持大約20個流行的分割模型和超過50個實時和高精度的預訓練模型。通過模塊化組件和骨幹網，用戶可以輕鬆地爲不同的需求建立超過100個模型。此外，作者提供了全面的基準和評估，以表明在作者的工具包上訓練的這些分割算法具有更有競爭力的準確性。此外，作者還提供基於PaddleSeg的各種實際工業應用和實際案例。
代碼和示例鏈接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
在本文中，作者提出了一種高效的圖像分割開發工具——PaddleSeg。該工具包旨在加速圖像分割的工業和學術研究的進展。它可以幫助開發人員和研究人員在整個開發過程中，如設計分割模型、訓練模型、優化模型性能、提高推理速度、部署模型等。就作者所知，PaddleSeg是唯一一個支持圖像分割端到端開發過程的工具包。
PaddleSeg已經實現了從實時到高精度的約20種高質量模型，如FastSCNN、BiSeNetV2、HarDNet、ICNet、DeepLabV3、GCNet、GSCNN、OCRNet等。在一段時間內，PaddleSeg分割模型的數量繼續增加。目前，在Cityscapes和Pascal VOC 2012這兩個最流行的圖像分割數據集上，已有50多個預訓練的模型。稍後，作者將提供全面的基準和評估，以證明這些模型在PaddleSeg中的準確性優於其他實現。除了學術研究中的分割模型，作者還在PaddleSeg中提供豐富的實際應用，幫助開發者快速構建真實圖像分割案例的實踐經驗。
可以概括爲：
一個高效的圖像分割開發工具包，幫助開發人員和研究人員設計分割模型、訓練模型、優化性能和推理速度，以及部署模型的整個過程。
大量訓練有素的分割模型和各種現實世界的應用，無論是在行業和學術界，幫助用戶方便地建立實踐經驗的圖像分割。
與其他實現相比，PaddleSeg中的高質量分割模型具有更高的精度，有利於下游算法和應用。
PaddleSeg是在支持大規模深度神經網絡訓練的高性能機器學習框架PaddlePaddle的基礎上構建的
在基本模塊上，PaddleSeg適當地集成了其他強大的工具包，以幫助開發人員進一步優化模型，並將訓練有素的模型部署到多種類型的設備中。PaddleSlim是一個用於模型壓縮的工具包。它包含一組壓縮策略，如剪枝、定點量化、知識蒸餾、超參數調優和神經體系結構搜索。槳推斷是一個高性能的服務器端應用推理引擎，實現了高吞吐量和低延遲。ONNX export是一個工具包，它可以將訓練有素的PaddleSeg模型轉換成ONNX格式，這樣轉換後的模型就可以在ONNX社區支持的任何設備上運行。槳Lite是一個輕量級的推理引擎，適用於移動、嵌入式和物聯網設備。支持多種高性能、高兼容性的硬件，如ARM CPU、Mali GPU、Adreno GPU、Huawei NPU、FPGA等。通過整合PaddleSeg中強大的工具包，開發人員可以有效地優化培訓模型，並將模型部署到多設備上。
此外，PaddleSeg在圖像分割方面提供了各種應用，這些應用非常廣泛，包括工業檢測、衛星圖像處理、智能駕駛和互動娛樂。在這些應用中，作者提供了詳細的教程來展示如何準備數據集，爲特定的分割問題設計一個好的模型，並使用後處理策略優化訓練過的模型的性能。這些應用在實踐中可以幫助開發者建立更多的圖像分割實踐經驗。從高質量的模型到現實世界的應用，他們能夠輕鬆獲得設計見解和訣竅。據作者所知，在圖像分割領域，PaddleSeg是唯一一個支持端到端開發過程的工具包，包括數據準備、模型設計、模型培訓、模型優化、模型部署，以及學術界和工業界的實際應用。
框架結構
模塊化設計：它是貫穿整個組件設計的核心特性。在PaddleSeg中，作者設計了五種類型的組件管理器，分別包含模型、骨幹、丟失、轉換、數據集。這種設計的好處是，用戶可以根據自己的特定數據集和應用構建分割模型。例如，如果您想在移動設備上構建應用程序，您最好選擇輕量級的主幹，如MobileNet。如果希望實現在gpu上運行的高精度模型，可以使用強大的主幹，如ResNet或HRNet。對於一些特定的實踐，例如小對象，或類不平衡，你可以配置不同的損失和轉換組件來有效地解決它
高質量的模型：在PaddleSeg中，作者應用了一種強大的精餾技術——半監督標籤知識精餾溶液(SSLD[27])，使骨幹網的性能提高了3%以上。在此基礎上，作者提供了大約20個高質量的模型，這些模型在城市景觀和Pascal VOC 2012這兩個流行的數據集上具有競爭力。
工業級部署：通過整合四個工具包，即PaddleSlim、Paddle Inference、ONNX export和Paddle Lite, PaddleSeg幫助開發人員優化他們的模型設計和優化模型部署，從而使訓練有素的模型能夠高效地在多端設備上運行，如服務器、移動和嵌入式設備。
包含各種實際情況：PaddleSeg與內部和外部協作者一起完成了各種細分任務，這些任務已經向開發者開放了。作者在工具包中發佈了6個案例，如圖2所示:缺陷檢測、人體分割、人體解析、土地分割、車道檢測和工業儀表分割。此外，作者在工具包中提供了詳細的教程，以便開發人員能夠輕鬆地運行這些用例。
應用程序的例子
在本文中，作者提出了一個高效的圖像分割開發工具PaddleSeg，它可以幫助開發人員和研究人員開發最先進的分割模型的整個過程。PaddleSeg支持最新的分割模型與最佳實踐覆蓋了實時和高精度水平，並在存儲庫中提供了超過50個預訓練的模型。模塊化設計，用戶可以方便地建立高精度模型的現貨組件在PaddleSeg。實證分析和綜合評價也表明，在本工具上訓練的這些分割算法具有更高的準確率。未來，除了引入更多高質量的模型和數據集，作者還將與醫學成像、遙感成像、智能駕駛、移動應用等垂直領域的協作者進一步探索實際解決方案。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2101.06175.pdf
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本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理（AI_study）。
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