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图像宰割是计算机视觉的一项根底技术，其指标是将图像中的像素按内容分成不同的类别。它在许多畛域有重要利用，比方主动驾驶、工业质检、医疗图像剖析、遥感图像解译等。
导读
PaddleSeg 是飞桨高性能图像宰割开发套件，在图像宰割畛域做了大量的开源工作，致力于帮忙企业在理论场景中落地 AI 利用，也帮忙初学者疾速入门直到精通。
在宽广开发者的应用、反馈和奉献之下，PaddleSeg 继续迭代降级，整体架构设计更加正当优雅，集成的模型日益丰盛，在语义宰割、交互式宰割、深度抠图、人像宰割、医学图像宰割等重点场景也逐步形成了独具特色的性能。当初，咱们非常高兴地发表，PaddleSeg 2.8 版本正式公布啦！心愿新版本的个性能给宽广开发者带来实打实的便当，更好地让图像宰割技术利用到理论场景中去，发明更大的价值！
接下来，就让咱们来看看 PaddleSeg 2.8 版本都带来了哪些新性能与个性吧~
🔥开源 飞桨版本视觉大模型 Segment Anything Model (SAM) 和演示 Demo。由 META AI 发表的 SAM 具备弱小的 zero-shot 能力，能够宰割任意物体和图像，也能够应用提醒输出宰割特定指标。
🔥 公布 超轻量级语义宰割模型 PP-MobileSeg：在 ADE20K 数据集上比照 SOTA 模型，PP-MobileSeg 的 速度晋升 42.3%、精度晋升 1.5%、参数量减少 34.9%。
🔥 公布 工业质检工具 QualityInspector v0.5：提供对立可配置的算法 Pipeline，集成检测和宰割模型库，反对 3 种无监督异样检测算法，反对工业级指标评测、剖析、调优等性能。
🔥 公布 全景宰割解决方案 PanopticSeg v0.5：提供全景宰割的全流程开发性能，集成 2 个前沿高精模型，具备灵便的二次开发能力。
🔥 新增了 七个前沿语义宰割模型：MaskFormer、HRFormer、ViT-Adapter、CAE、SegNeXt、K-Net 和 LPSNet。
⭐️此外还有很多新性能和个性，比方 FastDeploy 全场景部署能力 的集成、EISeg V1.1 版本、视频抠图模型 RVM、人像抠图.NET 部署教程 等。想要理解更多详情，可至文末退出 PaddleSeg 技术交换群，同时欢送大家点击 star关注。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
PaddleSe g 2.8 版本具体解析
“宰割所有”大模型 SAM
Segment Anything Model（SAM）是 META AI 最近发表的研究成果，提出了图像宰割的新工作、模型和数据集。它效仿了生成式 LLM（Large Language Model, 大语言模型）的 prompt 范式，能够从不同类型的提醒中产生高质量的对象掩码，提醒类型包含点、框、掩码和文本。SAM 在各种图像宰割工作上体现出了极强的泛化能力，并且精度上不输针对各畛域数据集专门训练的传统模型。
在飞桨版本 SAM 中，咱们提供了 ViT-B、ViT-L、ViT-H 三种 Backbone 的 SAM 模型，大家能够灵便抉择、进行推理测试。SAM 模型能够和其它模型配合，做一些有意思的利用，比方 任意一个指标检测模型 + SAM = 实例宰割模型 。咱们曾经将 SAM 与 CLIP 算法进行了联合，提供了基于飞桨 CLIP 算法的 ViT-B 模型权重文件，通过 CLIP 计算文本提醒与 SAM 宰割后果的匹配得分，从而具备通过 本文提醒 对特定指标进行宰割的能力。在接下来的工作中，咱们将逐渐补全 SAM 模型的 微调能力 ，并进行 部署侧的优化，不便大家落地利用！
另外，为了不便大家测试成果，咱们还提供了 基于 gradio 的 WebUI 利用，以及多种 prompt 形式下的预测脚本。WebUI 利用能够部署在本人的机器上应用，同时，咱们也在 AI Studio 中部署了在线版本，不便大家体验。
飞桨版 SAM 传送门
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.8/contrib/SegmentAnything
超轻量级语义宰割模型 PP-MobileSeg
相较于 CNN 模型架构，Transformer 模型架构有更好的精度劣势。然而 Transformer 构造对算力要求高，限度了它在挪动端的广泛应用。针对这个问题，咱们提出了一个 针对挪动端设施的语义宰割模型 PP-MobileSeg。在 ADE20K 数据集上，PP-MobileSeg 和此前最佳办法相比，速度晋升 42.3%、精度晋升 1.5%、参数量减少 34.9%，实现了速度 - 精度 - 参数量之间的 SOTA 均衡。
PP-MobileSeg 与其它模型的比照状况以更好地均衡精度、速度和参数量为指标，咱们为 PP-MobileSeg 模型提出了三个翻新组件：StrideFormer 骨干网络、Aggregated Attention Module (AAM) 聚合注意力模块，和 Valid Interpolate Module (VIM) 无效插值模块。
- StrideFormer 骨干网络
咱们应用 MobileNetV3 block 设计了一个四阶段的骨干网络，能够在缩小了参数冗余的状况下，高效提取不同感触野的特色。在骨干网络的后两个阶段，咱们还应用了 Strided Attention Module 为特色赋予全局视线。
- AAM 聚合注意力模块**
为了无效交融特色，咱们应用集成投票的模式过滤细节特色。试验证实语义信息的晋升至关重要，因而咱们在交融特色最初环节增加语义特色，以最大水平保留语义信息。
- VIM 无效插值模块**
咱们应用 VIM 替换原有的上采纳模块，从而显著缩小模型推理阶段的提早。在类别数很多的数据集中，单张图片中存在的语义类别数占数据集类别总数的比例是很小的，例如在 ADE20K 数据集中这个比例大概只有 10%。因而通常做法会导致大量算力用于无用类别的上采样，而 VIM 通过只插值最终预测中存在的类别，显著升高了上采样的延时。
基于三个翻新组件，PP-MobileSeg 的网络架构图如下所示：首先通过骨干网络提取并加强语义特色和细节特色，而后通过 AAM 特色交融模块产出最适宜语义宰割的特色，最初以一个简略的宰割头和专一性能优化的 VIM 上采样模块失去宰割后果。其中 AAM 和 VIM 的细节展现别离在下图的左上角和右下角，具体阐明能够参考 PP-MobileSeg 论文。
PP-MobileSeg 模型架构图
PP-MobileSeg 论文
https://arxiv.org/abs/2304.05152
PP-MobileSeg 传送门
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.8/configs/pp_mobileseg
工业质检工具 QualityInspector
在 3C 电子、汽车、纺织化纤、金属、修建、食品、日用消费品等生产制作行业，品质检测是保障产品质量的重要一环，是企业确保产品符合标准，满足客户需要，进步竞争力的关键步骤。在深度学习时代，应用视觉技术对整机图像进行质检检测，相比人工或传统的质检办法，可能显著晋升精度和效率。因而，咱们开发了工业质检工具 QualityInspector，心愿帮忙开发者 疾速实现算法的研发、验证和调优，助力从数据标注到模型部署的全流程工业质检利用实际。目前，咱们公布了 QualityInspector V0.5 预览版本，次要个性如下：
- 对立可配置的解决方案
反对检测、宰割单模型、检测 +RoI 宰割串联联合后处理的解决方案，简略批改配置即可轻松组合视觉套件的模型。
- 工业级指标评估和调优
评估工业质检我的项目理论落地指标，并可间接调节后处理规定参数进行指标一键调优，不便易用。
- 丰盛的视觉算法库
新增反对无监督异样检测算法，同时集成飞桨视觉套件的成熟算法库，笼罩图像宰割、指标检测等工作。
- 可疾速上手的工具
反对数据格式转化工具，疾速实现检测，宰割 /RoI 宰割工作数据格式转化，同时反对数据分析工具和 EISeg 数据标注工具。
QualityInspector 缺点检测成果
欢送宽广开发者试用并反馈宝贵意见！
QualityInspector 传送门
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.8/contrib/QualityInspector
全景宰割解决方案
PanopticSeg全景宰割是一项图像解析工作，该工作联合了语义宰割（为图像中每个像素赋予一个标签）和实例宰割（检测并宰割出图像中每一个对象实例）。PaddleSeg 2.8 版本全新推出全景宰割解决方案 PanopticSeg，旨在提供全景宰割模型训练、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宰割模型，开箱即用，目前曾经反对的模型包含 Mask2Former、Panoptic-DeepLab；
- 全流程
提供全流程开发能力，买通数据集筹备、模型训练、模型推理、可视化剖析等性能，助力用户实现一站式开发工作；
- 高性能
应用多过程异步 I/O、多卡并行训练等减速策略，联合飞桨外围框架的显存优化性能，让开发者以更低成本、更高效地实现全景宰割模型训练。
应用 PanopticSeg 在 Cityscapes 数据集中的可视化成果，顺次为原图、语义宰割后果、实例宰割后果、全景宰割后果
PanopticSeg 传送门
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.8/contrib/PanopticSeg
集成 FastDeploy 部署能力
大家训练实现宰割模型后，常常须要破费大量的工夫精力，为不同硬件开发部署程序。为了解决这个痛点，PaddleSeg 2.8 版本深刻对接了飞桨全场景 AI 推理部署工具 FastDeploy。大家应用 FastDeploy，能够疾速在 X86 CPU、NVIDIA GPU、飞腾 CPU、ARM CPU、Intel GPU、昆仑、昇腾、瑞芯微、晶晨、算能等 10+ 款硬件上部署 PaddleSeg 模型，并且反对灵便抉择 Paddle Inference、Paddle Lite、TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime、RKNPU2、SOPHGO 等多种推理后端！此外，FastDeploy 针对宰割模型进行了深度优化，开发了高效的图像前解决、后果后处理等功能模块，反对 FlyCV 和 CVCUDA 图像减速库，提供繁难的上手体验、极致的端到端推理性能。
语义宰割模型地硬件反对列表如下：
Matting 模型硬件反对列表如下：
FastDeploy 部署教程传送门
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.8/deploy/fastdeploy
其它新性能与个性
深受开发者欢送的智能交互式宰割标注工具 EISeg 迎来了 V1.1 版本的降级：
- 新增对检测指标的手工标注性能；
- 新增对检测指标的预标注性能，反对批改预标注的标签对应关系；
- 反对 3 种罕用的检测标注保留格局：COCO、VOC 和 YOLO。
Matting 人像抠图解决方案的降级：
- 新增视频抠图模型 RVM，反对视频预测和背景替换；
- 新增人像抠图.NET 部署教程（由内部开发者 @raoyutian 奉献）。
基于.NET 部署的 PaddleSeg C# 利用 demoPaddleSeg 2.8 版本也实现了一些代码重构与降级的工作，例如反对自定义 Optimizer 组件，可灵便配置训练超参；解耦 Config 和 Builder，严格校验配置信息；新增反对指数滑动均匀 EMA，助力训练过程稳固收敛。此外，在宽广开发者的踊跃反馈之下，发现并修复了若干破绽，在此对参加 PaddleSeg 我的项目奉献的开发者们示意衷心的感激！❤️
