README_CN.md · PaddlePaddle/PaddleSeg

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飞桨高性能图像分割开发套件，端到端完成从训练到部署的全流程图像分割应用。

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简介

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。

特性

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40+主流分割网络、140+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。

技术交流

如果大家有PaddleSeg的使用问题和功能建议, 可以通过GitHub Issues提issue。
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产品矩阵

模型	组件		特色案例
语义分割模型 PP-LiteSeg DeepLabV3P OCRNet MobileSeg ANN Att U-Net BiSeNetV1 BiSeNetV2 CCNet DANet DDRNet DecoupledSeg DeepLabV3 DMNet DNLNet EMANet ENCNet ENet ESPNetV1 ESPNetV2 FastFCN Fast-SCNN GCNet GINet GloRe GSCNN HarDNet HRNet-FCN HRNet-Contrast ISANet PFPNNet PointRend PotraitNet PP-HumanSeg-Lite PSPNet PSSL SegFormer SegMenter SegNet SETR SFNet STDCSeg U²Net UNet UNet++ UNet3+ UperNet RTFormer UHRNet TopFormer MscaleOCRNet-PSA 交互式分割模型 EISeg RITM EdgeFlow 图像抠图模型 PP-MattingV2 PP-MattingV1 DIM MODNet PP-HumanMatting 全景分割 Panoptic-DeepLab	骨干网络 HRNet ResNet STDCNet MobileNetV2 MobileNetV3 ShuffleNetV2 GhostNet LiteHRNet XCeption VIT MixVIT Swin Transformer 损失函数 Binary CE Loss Bootstrapped CE Loss Cross Entropy Loss Relax Boundary Loss Detail Aggregate Loss Dice Loss Edge Attention Loss Focal Loss MultiClassFocal Loss GSCNN Dual Task Loss KL Loss L1 Loss Lovasz Loss MSE Loss OHEM CE Loss Pixel Contrast CE Loss Point CE Loss RMI Loss Connectivity Loss 评估指标 mIoU Accuracy Kappa Dice AUC_ROC	支持数据集 ADE20K Cityscapes COCO Stuff Pascal VOC EG1800 Pascal Context SUPERVISELY OPTIC DISC SEG CHASE_DB1 HRF DRIVE STARE PP-HumanSeg14K PSSL 数据增强 Flipping Resize ResizeByLong ResizeByShort LimitLong ResizeRangeScaling ResizeStepScaling Normalize Padding PaddingByAspectRatio RandomPaddingCrop RandomCenterCrop ScalePadding RandomNoise RandomBlur RandomRotation RandomScaleAspect RandomDistort RandomAffine	模型选型工具 PaddleSMRT 人像分割模型 PP-HumanSegV1 PP-HumanSegV2 3D医疗分割模型 VNet UNETR nnFormer nnUNet-D TransUNet SwinUNet Cityscapes打榜模型 HMSA CVPR冠军模型 MLA Transformer 领域自适应 PixMatch

产业级分割模型库

高精度语义分割模型

高精度模型，分割mIoU高、推理算量大，适合部署在服务器端GPU和Jetson等设备。

模型名称	骨干网络	Cityscapes精度mIoU(%)	V100 TRT推理速度(FPS)	配置文件
FCN	HRNet_W18	78.97	24.43	yml
FCN	HRNet_W48	80.70	10.16	yml
DeepLabV3	ResNet50_OS8	79.90	4.56	yml
DeepLabV3	ResNet101_OS8	80.85	3.2	yml
DeepLabV3	ResNet50_OS8	80.36	6.58	yml
DeepLabV3	ResNet101_OS8	81.10	3.94	yml
OCRNet	HRNet_w18	80.67	13.26	yml
OCRNet	HRNet_w48	82.15	6.17	yml
CCNet	ResNet101_OS8	80.95	3.24	yml

测试条件：

V100上测速条件：针对Nvidia GPU V100，使用PaddleInference预测库的Python API，开启TensorRT加速，数据类型是FP32，输入图像维度是1x3x1024x2048。

轻量级语义分割模型

轻量级模型，分割mIoU中等、推理算量中等，可以部署在服务器端GPU、服务器端X86 CPU和移动端ARM CPU。

模型名称	骨干网络	Cityscapes精度mIoU(%)	V100 TRT推理速度(FPS)	骁龙855推理速度(FPS)	配置文件
PP-LiteSeg	STDC1	77.04	69.82	17.22	yml
PP-LiteSeg	STDC2	79.04	54.53	11.75	yml
BiSeNetV1	-	75.19	14.67	1.53	yml
BiSeNetV2	-	73.19	61.83	13.67	yml
STDCSeg	STDC1	74.74	62.24	14.51	yml
STDCSeg	STDC2	77.60	51.15	10.95	yml
DDRNet_23	-	79.85	42.64	7.68	yml
HarDNet	-	79.03	30.3	5.44	yml
SFNet	ResNet18_OS8	78.72	10.72	-	yml

测试条件：

V100上测速条件：针对Nvidia GPU V100，使用PaddleInference预测库的Python API，开启TensorRT加速，数据类型是FP32，输入图像维度是1x3x1024x2048。
骁龙855上测速条件：针对小米9手机，使用PaddleLite预测库的CPP API，ARMV8编译，单线程，输入图像维度是1x3x256x256。

超轻量级语义分割模型

超轻量级模型，分割mIoU一般、推理算量低，适合部署在服务器端X86 CPU和移动端ARM CPU。

模型名称	骨干网络	Cityscapes精度mIoU(%)	V100 TRT推理速度(FPS)	骁龙855推理速度(FPS)	配置文件
MobileSeg	MobileNetV2	73.94	67.57	27.01	yml
MobileSeg	MobileNetV3	73.47	67.39	32.90	yml
MobileSeg	Lite_HRNet_18	70.75	10.5	13.05	yml
MobileSeg	ShuffleNetV2_x1_0	69.46	37.09	39.61	yml
MobileSeg	GhostNet_x1_0	71.88	35.58	38.74	yml

测试条件：

V100上测速条件：针对Nvidia GPU V100，使用PaddleInference预测库的Python API，开启TensorRT加速，数据类型是FP32，输入图像维度是1x3x1024x2048。
骁龙855上测速条件：针对小米9手机，使用PaddleLite预测库的CPP API，ARMV8编译，单线程，输入图像维度是1x3x256x256。

使用教程

入门教程

基础教程

进阶教程

欢迎贡献

特色能力

产业实践范例

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

社区贡献

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。

学术引用

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}
}

PaddlePaddle / PaddleSeg

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高精度模型，分割mIoU高、推理算量大，适合部署在服务器端GPU和Jetson等设备。

轻量级模型，分割mIoU中等、推理算量中等，可以部署在服务器端GPU、服务器端X86 CPU和移动端ARM CPU。

超轻量级模型，分割mIoU一般、推理算量低，适合部署在服务器端X86 CPU和移动端ARM CPU。

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PaddlePaddle / PaddleSeg .gitee-modal { width: 500px !important; }

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高精度模型，分割mIoU高、推理算量大，适合部署在服务器端GPU和Jetson等设备。

轻量级模型，分割mIoU中等、推理算量中等，可以部署在服务器端GPU、服务器端X86 CPU和移动端ARM CPU。

超轻量级模型，分割mIoU一般、推理算量低，适合部署在服务器端X86 CPU和移动端ARM CPU。

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开源评估指数源自 OSS-Compass 评估体系，评估体系围绕以下三个维度对项目展开评估：

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