百度提出PADDLESEG：一个高效的图像分割开发工具-技术圈

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小白导读

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摘要

图像分割在计算机视觉和图像处理中扮演着重要的角色，从医疗诊断到自动驾驶汽车的各种应用。针对特定的问题，已经提出了很多分割算法。近年来，深度学习技术的成功极大地影响了广泛的计算机视觉领域，基于深度学习的现代图像分割方法日益流行。在本文中，作者将介绍一个高效的图像分割开发工具包，名为PaddleSeg。该工具包旨在帮助开发人员和研究人员设计分割模型、培训模型、优化性能和推理速度，以及部署模型的整个过程。目前，PaddleSeg支持大约20个流行的分割模型和超过50个实时和高精度的预训练模型。通过模块化组件和骨干网，用户可以轻松地为不同的需求建立超过100个模型。此外，作者提供了全面的基准和评估，以表明在作者的工具包上训练的这些分割算法具有更有竞争力的准确性。此外，作者还提供基于PaddleSeg的各种实际工业应用和实际案例。

代码和示例链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

主要贡献

在本文中，作者提出了一种高效的图像分割开发工具——PaddleSeg。该工具包旨在加速图像分割的工业和学术研究的进展。它可以帮助开发人员和研究人员在整个开发过程中，如设计分割模型、训练模型、优化模型性能、提高推理速度、部署模型等。就作者所知，PaddleSeg是唯一一个支持图像分割端到端开发过程的工具包。

PaddleSeg已经实现了从实时到高精度的约20种高质量模型，如FastSCNN、BiSeNetV2、HarDNet、ICNet、DeepLabV3、GCNet、GSCNN、OCRNet等。在一段时间内，PaddleSeg分割模型的数量继续增加。目前，在Cityscapes和Pascal VOC 2012这两个最流行的图像分割数据集上，已有50多个预训练的模型。稍后，作者将提供全面的基准和评估，以证明这些模型在PaddleSeg中的准确性优于其他实现。除了学术研究中的分割模型，作者还在PaddleSeg中提供丰富的实际应用，帮助开发者快速构建真实图像分割案例的实践经验。

可以概括为：

一个高效的图像分割开发工具包，帮助开发人员和研究人员设计分割模型、训练模型、优化性能和推理速度，以及部署模型的整个过程。
大量训练有素的分割模型和各种现实世界的应用，无论是在行业和学术界，帮助用户方便地建立实践经验的图像分割。
与其他实现相比，PaddleSeg中的高质量分割模型具有更高的精度，有利于下游算法和应用。

框架主要内容

PaddleSeg是在支持大规模深度神经网络训练的高性能机器学习框架PaddlePaddle的基础上构建的

在基本模块上，PaddleSeg适当地集成了其他强大的工具包，以帮助开发人员进一步优化模型，并将训练有素的模型部署到多种类型的设备中。PaddleSlim是一个用于模型压缩的工具包。它包含一组压缩策略，如剪枝、定点量化、知识蒸馏、超参数调优和神经体系结构搜索。桨推断是一个高性能的服务器端应用推理引擎，实现了高吞吐量和低延迟。ONNX export是一个工具包，它可以将训练有素的PaddleSeg模型转换成ONNX格式，这样转换后的模型就可以在ONNX社区支持的任何设备上运行。桨Lite是一个轻量级的推理引擎，适用于移动、嵌入式和物联网设备。支持多种高性能、高兼容性的硬件，如ARM CPU、Mali GPU、Adreno GPU、Huawei NPU、FPGA等。通过整合PaddleSeg中强大的工具包，开发人员可以有效地优化培训模型，并将模型部署到多设备上。

此外，PaddleSeg在图像分割方面提供了各种应用，这些应用非常广泛，包括工业检测、卫星图像处理、智能驾驶和互动娱乐。在这些应用中，作者提供了详细的教程来展示如何准备数据集，为特定的分割问题设计一个好的模型，并使用后处理策略优化训练过的模型的性能。这些应用在实践中可以帮助开发者建立更多的图像分割实践经验。从高质量的模型到现实世界的应用，他们能够轻松获得设计见解和诀窍。据作者所知，在图像分割领域，PaddleSeg是唯一一个支持端到端开发过程的工具包，包括数据准备、模型设计、模型培训、模型优化、模型部署，以及学术界和工业界的实际应用。

模型的特色

框架结构

模块化设计：它是贯穿整个组件设计的核心特性。在PaddleSeg中，作者设计了五种类型的组件管理器，分别包含模型、骨干、丢失、转换、数据集。这种设计的好处是，用户可以根据自己的特定数据集和应用构建分割模型。例如，如果您想在移动设备上构建应用程序，您最好选择轻量级的主干，如MobileNet。如果希望实现在gpu上运行的高精度模型，可以使用强大的主干，如ResNet或HRNet。对于一些特定的实践，例如小对象，或类不平衡，你可以配置不同的损失和转换组件来有效地解决它

高质量的模型：在PaddleSeg中，作者应用了一种强大的精馏技术——半监督标签知识精馏溶液(SSLD[27])，使骨干网的性能提高了3%以上。在此基础上，作者提供了大约20个高质量的模型，这些模型在城市景观和Pascal VOC 2012这两个流行的数据集上具有竞争力。

工业级部署：通过整合四个工具包，即PaddleSlim、Paddle Inference、ONNX export和Paddle Lite, PaddleSeg帮助开发人员优化他们的模型设计和优化模型部署，从而使训练有素的模型能够高效地在多端设备上运行，如服务器、移动和嵌入式设备。

包含各种实际情况：PaddleSeg与内部和外部协作者一起完成了各种细分任务，这些任务已经向开发者开放了。作者在工具包中发布了6个案例，如图2所示:缺陷检测、人体分割、人体解析、土地分割、车道检测和工业仪表分割。此外，作者在工具包中提供了详细的教程，以便开发人员能够轻松地运行这些用例。

应用程序的例子

结论

在本文中，作者提出了一个高效的图像分割开发工具PaddleSeg，它可以帮助开发人员和研究人员开发最先进的分割模型的整个过程。PaddleSeg支持最新的分割模型与最佳实践覆盖了实时和高精度水平，并在存储库中提供了超过50个预训练的模型。模块化设计，用户可以方便地建立高精度模型的现货组件在PaddleSeg。实证分析和综合评价也表明，在本工具上训练的这些分割算法具有更高的准确率。未来，除了引入更多高质量的模型和数据集，作者还将与医学成像、遥感成像、智能驾驶、移动应用等垂直领域的协作者进一步探索实际解决方案。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2101.06175.pdf

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