百度提出PADDLESEG:一个高效的图像分割开发工具

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小白导读

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百度提出PADDLESEG:一个高效的图像分割开发工具_第1张图片

摘要

图像分割在计算机视觉和图像处理中扮演着重要的角色,从医疗诊断到自动驾驶汽车的各种应用。针对特定的问题,已经提出了很多分割算法。近年来,深度学习技术的成功极大地影响了广泛的计算机视觉领域,基于深度学习的现代图像分割方法日益流行。在本文中,作者将介绍一个高效的图像分割开发工具包,名为PaddleSeg。该工具包旨在帮助开发人员和研究人员设计分割模型、培训模型、优化性能和推理速度,以及部署模型的整个过程。目前,PaddleSeg支持大约20个流行的分割模型和超过50个实时和高精度的预训练模型。通过模块化组件和骨干网,用户可以轻松地为不同的需求建立超过100个模型。此外,作者提供了全面的基准和评估,以表明在作者的工具包上训练的这些分割算法具有更有竞争力的准确性。此外,作者还提供基于PaddleSeg的各种实际工业应用和实际案例。

代码和示例链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

主要贡献

在本文中,作者提出了一种高效的图像分割开发工具——Pa

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