PADing项目使用教程

PADing项目使用教程

PADing [CVPR-2023] Primitive Generation and Semantic-related Alignment for Universal Zero-Shot Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PADing

1、项目介绍

PADing是一个用于通用零样本分割的深度学习项目，由Shuting He、Henghui Ding和Wei Jiang开发。该项目在CVPR 2023上发表，主要通过原始生成和语义相关对齐的方法来实现零样本分割。PADing项目基于Detectron2框架，支持语义分割、实例分割和全景分割等多种任务。

2、项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了CUDA 11.2和PyTorch 1.9.0。然后，按照以下步骤安装Detectron2和其他依赖包：

# 安装Detectron2
python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'

# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt

下载预训练模型

你可以从项目页面下载预训练模型，或者使用以下命令训练一个基础模型：

python train_net_pretrain.py --config-file configs/panoptic-segmentation/pretrain.yaml --num-gpus 8

运行推理

使用以下命令进行推理：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_net.py \
  --config-file configs/panoptic-segmentation/PADing.yaml \
  --num-gpus 1 --eval-only \
  MODEL.WEIGHTS [path_to_weights] \
  OUTPUT_DIR [output_dir]

3、应用案例和最佳实践

应用案例

PADing项目可以应用于多种场景，如自动驾驶中的道路分割、医学图像中的组织分割等。以下是一个简单的应用案例：

1. 自动驾驶：使用PADing进行道路和障碍物的分割，帮助自动驾驶系统更好地理解环境。
2. 医学图像分析：在医学图像中，PADing可以帮助医生快速分割出病灶区域，提高诊断效率。

最佳实践

• 数据准备：确保数据集符合项目要求，并按照datasets/README.md中的说明进行准备。
• 模型训练：在训练模型时，建议使用多GPU进行训练，以加快训练速度。
• 模型评估：在评估模型时，使用不同的数据集进行交叉验证，以确保模型的泛化能力。

4、典型生态项目

PADing项目与以下几个开源项目有紧密的联系：

1. Detectron2：PADing基于Detectron2框架，Detectron2是Facebook AI Research开发的目标检测和分割框架。
2. Mask2Former：PADing在Mask2Former的基础上进行了改进，Mask2Former是一个用于全景分割的模型。
3. ZegFormer：PADing借鉴了ZegFormer的一些思想，ZegFormer是一个用于零样本分割的模型。

通过这些生态项目的结合，PADing能够提供更强大的零样本分割能力，适用于更广泛的应用场景。

PADing [CVPR-2023] Primitive Generation and Semantic-related Alignment for Universal Zero-Shot Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PADing