找了好久，终于发现了一款好用到爆炸的图像分割工具

最新推荐文章于 2024-10-16 08:19:59 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://paddleqiyeban.wjx.cn/vj/rPDiRBf.aspx?udsid=666152

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#算法 #百度 #人工智能 #机器学习 #大数据

PaddleSeg是一个全面的图像分割库，包含了23个系列60多个语义分割算法，如DeepLab、UNet，以及实时人像分割PPSeg、精细化分割PaddleSeg-Matting和全景分割Panoptic-DeepLab。此外，它还提供了交互式分割工具EISeg，降低标注成本。PaddleSeg已在百度视频会议中应用，实现背景替换功能。该项目适用于多种场景，提供高性能解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

自动驾驶近些年简直火炸了天，小编大胆的预测这个拥有2021CVPR自动驾驶场景理解赛道冠军算法的项目马上要火爆业界！

而这个项目的Star星标图也如坐上了火箭直角起飞！

Web 视频会议

Matting

全景分割

交互式分割

着急的小伙伴可以直接传送门查看项目详情并Star收藏：

传送门：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

经过小编的深入研究，发现这个项目不仅有全球计算机视觉顶会CVPR2021 AutoNUE挑战赛的冠军语义分割算法，还涵盖业界最主流的DeepLab、UNet等23个系列60多个语义分割算法及预训练模型，以及实时高精度人像分割算法PPSeg、精细化的分割PaddleSeg-Matting、全景分割Panoptic-DeepLab算法！还有基于交互式分割算法的智能标注工具EISeg！

简而言之，这个项目可以全方位、立体式地满足开发者在图像分割方向各个维度的需求。不得不大说一声：

下面，小伙伴们赶紧擦擦口水，来听小编给大家讲讲上面这些花里胡哨的算法都是干嘛的，又有什么过人之处~

这么好的产品，还不赶紧Star收藏起来细细研究？！

产业级人像分割方案PPSeg

人像分割技术的应用可谓无所不在！比如抠图、视频会议换背景、人体姿态分析等等。但往往数据来源和算法部署环境非常多样，有手机的、固定摄像头的、移动车载摄像头的等等，不仅如此，不同的光照条件也为人像分割算法带来了极大的考验。基于这样的产业难点，PaddleSeg团队推出了在大规模人像数据上训练的人像分割PPSeg模型，并针对服务端、移动端、Web端（Paddle.js）多种使用场景进行了不同的优化，都获得超群的效果。

近期“百度视频会议”也上线了基于PPSeg的虚拟背景功能，通过Padddle.js实现了在web端部署，支持用户在视频会议时进行背景切换。

小伙伴们可以直接去百度首页体验百度视频会议，直观感受PaddleSeg和Paddle.js的能力。

精细化的分割解决方案 PaddleSeg-Matting

随着分割技术的发展，人们对分割的精细化的要求也越来越高。比如在一些影视行业，绿幕作为拍摄的换背景常用的工作，但目标不在绿幕前拍摄，是否还能达到很好的背景分割功能呢？

答案是：能！

最近 PaddleSeg 团队开源的精细化分割解决方案 PaddleSeg-Matting 就很好的解决了这个问题。将目标的发丝实现了精准的分割。

PaddleSeg 通过内建 trimap 生成机制实现 alpha 预测，无需任何辅助信息的输入即可完成预测，极大减少了人工成本。通过共享 encoder 权重减少网络的参数量，并在 decoder 阶段利用 attention module 实现 trimap 信息流对 alpha 预测的指导。然后利用 error map 提取错估区域的 patch，通过 refinement 子网络进行 refine 得到最终的 alpha。

交互式分割智能标注工具

业界对于人工智能有这么一句话：“深度学习有多智能、背后就有多少人工”。这句话直接说出了深度学习从业者心中的痛处，毕竟模型的好坏数据占据着很大的因素，但是数据的标注成本却让很多从业的小伙伴们感到头疼。

因此，PaddleSeg团队联合PaddleCV-SIG成员基于RITM算法，推出了业界首个高性能的交互式分割工具EISeg。它可以通过一系列的绿色点（正点）和红色点（负点）实现对目标对象边缘精准的分割，可以用于图像编辑、半自动标注，从而实现精细化标注，抠图，辅助图像后期处理（例如PS）等场景应用。