最新动态
* [2023-04-11] :fire: PaddleSeg 2.8版本发布！详细发版信息请参考[Release Note](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/releases)。
* 开源飞桨版本视觉大模型[Segment Anything Model](./contrib/SegmentAnything)，提供演示Demo，支持全图分割的功能、使用提示输入分割的功能。
* 发布超轻量级语义分割SOTA模型[PP-MobileSeg](./configs/pp_mobileseg)：在ADE20K数据集上，PP-MobileSeg对比此前最优模型，精度提升1.5%、速度提升42.3%、参数量减少34.9%。
* 发布工业质检全流程解决方案[QualityInspector v0.5](./contrib/QualityInspector)：提供统一可配置的算法Pipeline，集成检测和分割模型库，支持3种无监督异常检测算法，支持工业级指标评测、分析、调优等功能。
* 发布通用的全景分割解决方案[PanopticSeg v0.5](./contrib/PanopticSeg)：提供全景分割的全流程开发功能，集成2个前沿高精模型，具备灵活的二次开发能力。
* [2022-11-30] PaddleSeg 2.7版本发布实时人像抠图模型[PP-MattingV2](./Matting/)、3D医疗影像分割方案[MedicalSegV2](./contrib/MedicalSeg/)、轻量级语义分割模型[RTFormer](./configs/rtformer/)。
* [2022-07-20] PaddleSeg 2.6版本发布实时人像分割SOTA方案[PP-HumanSegV2](./contrib/PP-HumanSeg)、高性能智能标注工具[EISeg v1.0](./EISeg)正式版、ImageNet分割伪标签数据预训练方法PSSL，开源PP-MattingV1代码和预训练模型。
* [2022-04-20] PaddleSeg 2.5版本发布超轻量级语义分割模型[PP-LiteSeg](./configs/pp_liteseg)，高精度抠图模型PP-MattingV1，3D医疗影像开发套件MedicalSegV1，交互式分割工具EISeg v0.5。
* [2022-01-20] PaddleSeg 2.4版本发布交互式分割工具EISeg v0.4，超轻量级人像分割方案PP-HumanSegV1，以及大规模视频会议数据集[PP-HumanSeg14K](./contrib/PP-HumanSeg/paper.md#pp-humanseg14k-a-large-scale-teleconferencing-video-dataset)。
## 
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45+主流分割网络、150+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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/issues)提issue。
* **欢迎加入PaddleSeg的微信用户群👫**（扫码填写简单问卷即可入群），大家可以**领取30G重磅学习大礼包🎁**，也可以和值班同学、各界大佬直接进行交流。
* 🔥 获取深度学习视频教程、图像分割论文合集
* 🔥 获取PaddleSeg的历次直播视频，最新发版信息和直播动态
* 🔥 获取PaddleSeg自建的人像分割数据集，整理的开源数据集
* 🔥 获取PaddleSeg在垂类场景的预训练模型和应用合集，涵盖人像分割、交互式分割等等
* 🔥 获取PaddleSeg的全流程产业实操范例，包括质检缺陷分割、抠图Matting、道路分割等等
产品矩阵
| 模型 | 组件 | 特色案例 | |
语义分割模型交互式分割模型 |
骨干网络损失函数评估指标
|
支持数据集数据增强
|
分割一切模型模型选型工具人像分割模型Cityscapes打榜模型CVPR冠军模型领域自适应 |
产业级分割模型库
使用教程
**入门教程**
* [安装说明](./docs/install_cn.md)
* [快速体验](./docs/quick_start_cn.md)
* [20分钟快速上手PaddleSeg](./docs/whole_process_cn.md)
* [模型库](./docs/model_zoo_overview_cn.md)
**基础教程**
* 准备数据集
* [准备公开数据集](./docs/data/pre_data_cn.md)
* [准备自定义数据集](./docs/data/marker/marker_cn.md)
* [EISeg 数据标注](./EISeg)
* [准备配置文件](./docs/config/pre_config_cn.md)
* [模型训练](./docs/train/train_cn.md)
* [模型评估](./docs/evaluation/evaluate_cn.md)
* [模型预测](./docs/predict/predict_cn.md)
* 模型导出
* [导出预测模型](./docs/model_export_cn.md)
* [导出ONNX模型](./docs/model_export_onnx_cn.md)
* 模型部署
* [FastDeploy部署](./deploy/fastdeploy)
* [Paddle Inference部署(Python)](./docs/deployment/inference/python_inference_cn.md)
* [Paddle Inference部署(C++)](./docs/deployment/inference/cpp_inference_cn.md)
* [Paddle Lite部署](./docs/deployment/lite/lite_cn.md)
* [Paddle Serving部署](./docs/deployment/serving/serving_cn.md)
* [Paddle JS部署](./docs/deployment/web/web_cn.md)
* [推理Benchmark](./docs/deployment/inference/infer_benchmark_cn.md)
**进阶教程**
* [训练技巧](./docs/train/train_tricks_cn.md)
* 模型压缩
* [量化](./docs/deployment/slim/quant/quant_cn.md)
* [蒸馏](./docs/deployment/slim/distill/distill_cn.md)
* [裁剪](./docs/deployment/slim/prune/prune_cn.md)
* [常见问题汇总](./docs/faq/faq/faq_cn.md)
**欢迎贡献**
* [API文档](./docs/apis/README_CN.md)
* 二次开发教程
* [配置文件详解](./docs/design/use/use_cn.md)
* [如何创造自己的模型](./docs/design/create/add_new_model_cn.md)
* 模型贡献
* [提交PR说明](./docs/pr/pr/pr_cn.md)
* [模型PR规范](./docs/pr/pr/style_cn.md)
## 
特色能力
- [交互式分割](./EISeg)
- [图像抠图](./Matting)
- [人像分割](./contrib/PP-HumanSeg)
- [3D医疗分割](./contrib/MedicalSeg)
- [Cityscapes打榜模型](./contrib/CityscapesSOTA)
- [全景分割](./contrib/PanopticDeepLab)
- [CVPR冠军模型](./contrib/AutoNUE)
- [领域自适应](./contrib/DomainAdaptation)
## 产业实践范例
* [使用PP-HumanSegV2进行人像分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4504982?contributionType=1)
* [使用PP-HumanSegV1进行人像分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2189481?channelType=0&channel=0)
* [使用PP-LiteSeg进行遥感道路分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3873145?contributionType=1)
* [PaddleSeg实战之人脸部件分割与变妆](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5326422)
* [PaddleSeg实战之小数据集3D椎骨分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3878920)
* [PaddleSeg实战之车道线图像分割](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1752986?channelType=0&channel=0)
* [PaddleSeg动态图API使用教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1339458?channelType=0&channel=0)
* [10分钟上手PaddleSeg](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1672610?channelType=0&channel=0)
* [车路协同：交互式分割技术在智慧建图中的应用和实践](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5089472)
* [基于PaddleSeg的美甲预览机](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5156312)
* [基于PaddleSeg的钢筋长度超限监控](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5633532)
更多范例项目可参考：[『图像分割经典项目集』用PaddleSeg能做什么？](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5436669)
## 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](https://github.com/jm12138)贡献U2-Net模型。
- 非常感谢[zjhellofss](https://github.com/zjhellofss)（傅莘莘）贡献Attention U-Net模型，和Dice loss损失函数。
- 非常感谢[liuguoyu666](https://github.com/liguoyu666)贡献U-Net++模型。
- 非常感谢[yazheng0307](https://github.com/yazheng0307) (刘正)贡献快速开始教程文档。
- 非常感谢[CuberrChen](https://github.com/CuberrChen)贡献STDC (rethink BiSeNet) PointRend，和 Detail Aggregate损失函数。
- 非常感谢[stuartchen1949](https://github.com/stuartchen1949)贡献 SegNet。
- 非常感谢[justld](https://github.com/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](https://github.com/Herman-Hu-saber)(胡慧明)参与贡献 ESPNetV2。
- 非常感谢[zhangjin12138](https://github.com/zhangjin12138)贡献数据增强方法 RandomCenterCrop。
- 非常感谢[simuler](https://github.com/simuler) 贡献 ESPNetV1。
- 非常感谢[ETTR123](https://github.com/ETTR123)(张恺) 贡献 ENet，PFPNNet。
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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：
```latex
@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}
}
```