semantic-segmentation

项目简介：语义分割

语义分割项目致力于提供简单易用且可定制的最先进（SOTA）语义分割模型。这些模型基于PyTorch平台，并配备了丰富的数据集，旨在帮助用户在图像的像素级别进行精确分类和标识。

项目更新计划

自2022年以来，语义分割领域发生了许多变化。尽管出现了新的开放世界分割模型，但传统的分割模型依旧在高准确性和定制应用场景中占据重要位置。为此，该项目将进行重大更新，适配新版本的PyTorch，并提供更详细的模型和自定义数据集使用文档。预计项目于2024年5月发布。

即将推出的功能包括：

• 完善训练管道
• 提供预训练的基线模型
• 引入新的更新理念
• 简化与最先进的骨干模型的集成，附带详细教程
• 支持自定义数据集的操作指南
• 支持分布式训练

部分功能，如提供的数据集数量及模型数量将减少，但更具代表性的内容将保留，并提供自定义数据集的教程。此外，数据增强将使用官方的torchvisionv2变换取代，支持与其他框架的转换和推理将会优化。

支持功能

该项目可用于以下任务：

• 场景解析
• 人体解析
• 面部解析
• 医学图像分割（即将推出）

目前可用数据集超过20个，支持的最先进骨干模型超过15个，最先进语义分割模型超过10个。同时支持PyTorch、ONNX、TFLite、OpenVINO的导出和推理。

模型库

支持的骨干模型：

• ResNet
• ResNetD
• MobileNetV2
• MobileNetV3
• MiT
• ResT
• MicroNet
• ResNet+
• PVTv2
• PoolFormer
• ConvNeXt
• UniFormer
• VAN
• DaViT

支持的方法：

• FCN
• UPerNet
• BiSeNetv1
• FPN
• SFNet
• SegFormer
• FaPN
• CondNet
• Light-Ham
• Lawin
• TopFormer

独立模型与模块：

• BiSeNetv2
• DDRNet
• PPM
• PSA

支持的数据集

在语义分割领域，丰富而多样化的数据集是必不可少的资源。本项目提供了多种经过验证的高质量数据集供选择。从场景解析、人类解析到面部解析，为模型训练与测试提供了广泛的应用场景。部分代表性数据集包括：

场景解析：

• ADE20K
• CityScapes
• COCO-Stuff
• CamVid
• PASCAL-Context
• Mapillary Vistas
• Sun RGB-D

人体解析：

• MHPv2
• MHPv1
• LIP
• CCIHP
• CIHP
• ATR

面部解析：

• HELEN
• LaPa
• iBugMask
• CelebAMaskHQ
• FaceSynthetics

其他数据集：

• SUIM

使用指南

安装

基本要求包括Python 3.6及以上版本，PyTorch 1.8.1及以上版本，torchvision 0.9.1及以上版本。用户可通过以下命令克隆并安装项目：

$ git clone https://github.com/sithu31296/semantic-segmentation
$ cd semantic-segmentation
$ pip install -e .

训练和评估

用户可以通过单GPU或多GPU进行训练，并通过调整配置文件来满足不同的需求。评估过程中，确保配置文件中的MODEL_PATH已指向训练后的模型目录。为了获得更好的评估结果，用户可以选择多尺度和翻转选项。

推理及转换

项目支持将模型转换为ONNX、CoreML、OpenVINO和TFLite等格式，提供相应的转换和推理脚本，便于在不同平台上进行模型部署和测试。

通过这份详细的介绍，期望用户能更好地理解和使用语义分割项目，从而实现高效的图像处理和分析。