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Github项目介绍
PaddleSeg 是一个由飞桨（PaddlePaddle）提供的高性能图像分割开发套件。它可实现从训练到部署的整个图像分割流程，适用于各种应用场景，如医疗、工业、遥感和娱乐等。PaddleSeg 内置了 45 多种模型算法及 140 多种预训练模型，支持配置化和 API 调用进行开发，极大地降低了图像分割的技术门槛。
最新动态
在 2024 年 11 月 5 日，PaddleSeg 通过飞桨低代码开发工具 PaddleX 推出了语义分割领域的低代码全流程开发能力。该功能通过简单的 Python API 提供了多达 200 多种模型的调用能力，极大提升了开发效率。此外，PaddleSeg 还支持模型的高性能部署，包括服务化和端侧部署，兼容多种主流硬件平台如 Nvidia GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等。
在 2023 年 10 月 29 日，PaddleSeg 发布了 2.9 版本，增加了对多标签分割的支持，并提供了新的轻量视觉大模型。还引入了量化和蒸馏的训练压缩功能，进一步提升了推理速度。
特性
高精度
PaddleSeg 关注学术界的前沿技术，结合高精度的训练骨干网络，它提供了超过 45 种主流分割网络和 150 多种高质量预训练模型，对标其他开源实现，展现出更好的效果。
高性能
采用多进程异步I/O、多卡并行训练等策略，结合飞桨核心框架的优化功能，大幅度降低了分割模型的训练成本，并提高了训练效率。
模块化
PaddleSeg 的设计灵活，解耦了数据准备、分割模型、骨干网络和损失函数等组件。开发者可根据具体应用做出调整，满足不同的性能和精度需求。
全流程
PaddleSeg 打通了从数据标注、模型开发到模型压缩和部署的完整流程，一站式解决方案有助于快速将算法进展转化为实际应用。
应用场景
PaddleSeg 提供了丰富的产品矩阵，支持语义分割、交互式分割、图像抠图、全景分割等多种分割任务。用户可以根据需要选择合适的预训练模型及骨干网络，以便在有特定性能要求的场景中实现优越表现。例如，在城市景观分析中，特定的模型能在不同设备上提供可靠的性能支持。
教程
PaddleSeg 提供多种教程和文档帮助用户上手。初学者可以通过快速开始教程和安装指导进行学习，而高级用户可以利用模型压缩、训练技巧等进阶教程提升项目性能。所有的文档和指南都旨在支持开发者简洁高效地完成图像分割任务。
结语
PaddleSeg 是一个功能强大且易于使用的图像分割开发工具，它不仅具备灵活性和高效性，更以其全流程的支撑能力为创新应用提供了可靠的技术基础。无论是工业界的产品开发，还是学术界的研究探索，PaddleSeg 都是一款值得信赖的工具。
