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基于 PaddleSeg 的全景分割工具箱

索引

• 简介
• 更新日志
• 已支持的模型
• 使用教程
• 社区贡献 & 技术交流

简介

全景分割是一项图像解析任务，该任务结合了语义分割（为图像中每个像素赋予一个标签）和实例分割（检测并分割出图像中每一个对象实例）。本工具箱基于 PaddleSeg 打造，旨在提供全景分割模型训练、验证与部署的全流程开发解决方案。

• 高精度：提供高质量的前沿全景分割模型，开箱即用。
• 高性能：使用多进程异步I/O、多卡并行训练等加速策略，结合飞桨核心框架的显存优化功能，让开发者以更低成本、更高效地完成全景分割模型训练。
• 全流程：支持从模型设计到模型部署的完整工作流，助力用户完成一站式开发工作。

• 以上效果展示图基于 Cityscapes 和 MS COCO 数据集中的图片以及使用本工具箱训练的模型所得到的推理结果。

更新日志

• 2022.12
  • 新增 Mask2Former 与 Panoptic-DeepLab 模型。

已支持的模型

• Mask2Former
• Panoptic-DeepLab

使用教程

• 快速开始
• 完整功能
• 开发指南

社区贡献 & 技术交流

• 如果大家对本工具箱有任何使用问题和功能建议，可以通过 GitHub Issues 向我们提 issue。
• 欢迎加入PaddleSeg的微信用户群👫（扫码填写简单问卷即可入群），大家可以领取30G重磅学习大礼包🎁，也可以和值班同学、各界大佬直接进行交流。