SSSegmentation: 基于PyTorch的开源语义分割工具箱

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SSSegmentation:基于PyTorch的开源语义分割工具箱

SSSegmentation是一个功能强大的开源语义分割工具箱,由SegmentationBLWX团队开发并维护。该项目基于PyTorch深度学习框架,旨在为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供一个统一的语义分割开发平台。

主要特性

SSSegmentation具有以下几个突出特点:

高性能: 重新实现的分割算法性能优于或可与其他代码库相媲美。
模块化设计和统一基准: 将各种分割方法统一为几个特定模块。得益于这种设计,SSSegmentation可以集成大量流行和当代的语义分割框架,并在统一的基准上对它们进行训练和测试。
更少的依赖: SSSegmentation在复现新颖的语义分割方法时,尽最大努力避免引入更多的依赖。

这些特性使得SSSegmentation成为一个灵活而强大的语义分割开发工具,能够满足不同用户的需求。无论是进行学术研究还是工业应用,SSSegmentation都能提供有力的支持。

支持的主干网络

SSSegmentation支持多种主流的主干网络,包括但不限于:

ConvNeXtV2
MobileViTV2
ConvNeXt
MAE
MobileViT
BEiT
Twins
SwinTransformer
VisionTransformer
BiSeNetV2
ResNeSt
CGNet
HRNet
MobileNetV3
FastSCNN
BiSeNetV1
MobileNetV2
ERFNet
ResNet
UNet

这些主干网络涵盖了从轻量级到大型模型的各种选择,可以满足不同场景下的需求。用户可以根据自己的具体应用选择合适的主干网络。

支持的分割器

SSSegmentation还实现了大量最新的语义分割算法,主要包括:

SAMV2
EdgeSAM
IDRNet
MobileSAM
SAMHQ
SAM
MCIBI++
Mask2Former
ISNet
MCIBI
MaskFormer
Segformer
SETR
ISANet
DNLNet
PointRend
OCRNet
GCNet
APCNet
DMNet
ANNNet
EMANet
FastFCN
SemanticFPN
CCNet
CE2P
DANet
PSANet
UPerNet

这些算法代表了语义分割领域的最新进展,涵盖了各种不同的技术路线。用户可以方便地使用和比较这些算法的性能。

使用方法

SSSegmentation提供了详细的文档来指导用户使用。用户可以通过以下步骤开始使用SSSegmentation:

安装SSSegmentation:

pip install sssegmentation

导入并使用:

import ssseg

# 加载预训练模型
model = ssseg.build_segmentor('fcn', backbone='resnet50', num_classes=21)

# 进行预测
result = model.predict(image)

训练自定义模型:

# 配置训练参数
cfg = {
    'type': 'fcn',
    'backbone': {
        'type': 'resnet50',
        'pretrained': True
    },
    'num_classes': 10,
    # 其他参数...
}

# 构建模型
model = ssseg.build_segmentor(cfg)

# 训练模型
model.train(train_dataset, val_dataset)