GitHub で話題です!このアーティファクトはオープンソースです。

最近、世界の大手新車製造会社の人気はこれ以上ないほどです。株価の高騰を見て編集者は本当に羨ましいです。テスラをはじめとする大手企業が自動運転の技術基盤としてコンピュータービジョンを活用しており、車がどこに道路がありどこに人がいるかを明確に区別できるのは画像セグメンテーション技術であることは業界に詳しい人なら誰でも知っている。

画像のセグメンテーションが重要かどうかを強調する必要がありますか?今日紹介するオープンソース スイートは、業界の最先端の画像セグメンテーション アルゴリズムをカバーしており、優れた結果をもたらしています。 ！ああ、何を待っているのですか？ ！彼を皿に盛り付けろ！彼を皿に盛り付けろ！彼を皿に盛り付けろ！

予定されている世界的なコンピュータ ビジョン カンファレンス CVPR2021 で、PaddleSeg が再び輝きを放ちました。中でも、AutoNUE チャレンジは、非構造化環境における出場者のセマンティック セグメンテーション アルゴリズムの能力をテストする、近年の自動運転シーン理解の分野で非常に影響力のあるイベントです。最終的に、Baidu PaddleSeg チームは他の参加チームを破り、レベル 1、レベル 2、レベル 3 の 3 つのテスト指標で 1 位となり、優勝しました。

心配な友達は、ゲームの詳細に直接アクセスできます:

https://bj.bcebos.com/paddleseg/docs/autonue21_presentation_PaddleSeg 。 pdf

PaddleSeg とは何ですか?編集者は公式の説明を見つけるために GitHub に行きました。

PaddleSeg は、PaddleSeg に基づいて開発されたエンドツーエンドの画像セグメンテーション開発キットであり、さまざまな方向で多数の高品質のセグメンテーション モデルをカバーしています。高精度かつ軽量です。モジュール設計を通じて、開発者がトレーニングから展開までのフルプロセスの画像セグメンテーション アプリケーションを完了できるように支援します。 PaddleSeg の機能と最近のアップデートについて説明します。

ポートレートセグメンテーション機能が新たにアップグレードされ、Web 上での超軽量モデル展開ソリューションが提供されます。

洗練されたセグメンテーション ソリューション PaddleSeg-Matting をリリース;

パノラマ セグメンテーション アルゴリズム Panoptic-DeepLab をオープンソース化し、モデル タイプを強化;

インタラクティブ セグメンテーション ToolsEISeg 用のインテリジェント アノテーションをリリースしました。ラベル貼り付け効率が大幅に向上します。

#Web ビデオ会議

##Matting

パノラマ セグメンテーション

インタラクティブ セグメンテーション

は、産業レベルの展開方法を提供します。現在、非常に多くの新機能が追加されています。 PaddleSeg はあらゆる次元の開発者のニーズに全方位かつ三次元的に応えることができると言えます。声を大にして言いたいのは、

# とても良い製品なので、すぐに使ってみませんか?

バスに乗るアドレス:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

工業グレードのポートレート セグメンテーション スキーム PPSeg

ポートレート セグメンテーションは、画像セグメンテーションの分野で非常に一般的なアプリケーションです。実際のアプリケーションでは、ポートレート データ セットはさまざまなソースから取得されます。データは携帯電話、カメラから取得される場合があります。 、監視など、写真 サイズは横長、縦長、または正方形です。さまざまな展開シナリオがあり、サーバー側にあるアプリケーション、モバイル側にあるアプリケーション、Web 側にあるアプリケーションもあります。この目的を達成するために、PaddleSeg チームは、サーバー、モバイル、Web (Paddle.js) での複数の使用シナリオのニーズを満たすために、大規模なポートレート データでトレーニングされたポートレート セグメンテーション PPSeg モデルを立ち上げました。

PPSeg モデルは業界で広く使用されています。最近では「Baidu Video Conference」でもバーチャル背景機能を開始し、ビデオ会議中に背景を切り替えられるようになった。このうちポートレート背景変更モデルは、PaddleSegチームが開発したPPSegシリーズの超軽量モデルを採用。 Paddle.js を通じて Web 側に展開され、ブラウザの計算能力を直接使用して画像のセグメンテーションを実行し、そのセグメンテーション効果は好評です。

産業レベルのソリューションの詳細な説明:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.2/contrib/HumanSeg

友人は、Baidu ホームページにアクセスして、Baidu ビデオ会議を体験したり、PaddleSeg と Paddle.js が提供するポートレート セグメンテーション機能を直感的に体験したりすることもできます。

洗練されたセグメンテーション ソリューション PaddleSeg-Matting

セグメンテーション テクノロジーの発展に伴い、洗練されたセグメンテーションに対する人々の要求はますます高まっています。たとえば、一部の映画やテレビ業界では、撮影の背景を変更するためにグリーン スクリーンが一般的に使用されていますが、グリーン スクリーンの前で撮影することが目的ではない場合でも、優れた背景セグメンテーション機能を実現できるでしょうか。

答えは「はい」です。

PaddleSeg チームによる最近のオープンソースのファイン セグメンテーション ソリューション PaddleSeg-Matting は、この問題をうまく解決します。対象となる毛髪を正確にセグメント化します。

PaddleSeg は、組み込みのトライマップ生成メカニズムを通じてアルファ予測を実現します。これにより、補助情報を入力せずに予測を完了でき、人件費を大幅に削減できます。エンコーダの重みを共有することでネットワーク パラメータの数を減らし、デコーダ段階でアテンション モジュールを使用してアルファ予測のためのトライマップ情報フロー ガイダンスを実装します。次に、エラー マップを使用して誤って推定された領域のパッチを抽出し、リファインメント サブネットワークを通じてそれをリファインして、最終的なアルファを取得します。

インタラクティブ セグメンテーション インテリジェント アノテーション ツール

業界では、人工知能について次のように言われています。大変な労力がいる。」この一文はディープラーニング実践者の心の痛みを端的に表しており、結局のところ、モデルの品質は大きな要素ですが、データラベル付けのコストは多くの実践者にとって頭痛の種となっています。

このため、PaddleSeg チームは、インタラクティブ セグメンテーション インテリジェント アノテーション ソフトウェア EISeg を立ち上げました。以下の動的チャートから確認してください。

インタラクティブなセグメンテーションにより、一連の緑色の点 (正の点) と赤色の点 (対象オブジェクトのエッジセグメンテーションでは、インタラクティブセグメンテーションの主な適用方向は画像編集と半自動アノテーションであり、洗練されたアノテーション、切り抜き、補助画像の後処理（PS など）などのシナリオに適用できます。 。

PaddleSeg チームと PaddleCV-SIG メンバーは、RITM アルゴリズムに基づいた業界初の高性能インタラクティブ セグメンテーション ツール EISeg を立ち上げ、RITM モデルのトレーニング、予測、インタラクションのプロセス全体をサポートしています。 PaddleSeg インタラクティブ セグメンテーション モデルは、強力な一般シーン モデルを最初からトレーニングするだけでなく、特定のシーン データの Finetune もサポートします。 Baidu が独自に構築したポートレート データ セットを使用してモデルを微調整し、高速予測速度、高精度、インタラクション ポイントの少ないポートレート インタラクティブ セグメンテーション モデルを取得します。

このソフトウェアはさまざまなインストール方法を提供し、ユーザーが pip と conda を使用してインストールできるようにします。さらに、実行可能な exe ファイルが Windows に提供されます。 .exe を使用してプログラムを実行します。

Panoptic-DeepLab

パノラマ セグメンテーションは、画像セグメンテーションの分野で近年登場した新しい分野で、2018 年に FAIR とハイデルベルク大学によって初めて提案されました。

パノラマ セグメンテーションとは何ですか?

画像の情報は物と物に分けることができます。物は車や動物などの数えられる物体を表し、物は砂浜や空などの数えられない物体を表します。 。セマンティック セグメンテーション タスクは、画像が物であるか物であるかには注意を払わず、各ピクセルが属するセマンティック カテゴリにのみ注目するため、インスタンス オブジェクトを区別することはできません。インスタンスのセグメンテーションは、物のセグメント化、画像内の物体の識別、さまざまな個々のインスタンスと対応する意味情報の区別に焦点を当てており、スタッフ領域は背景として均一に表されます。パノラマセグメンテーションは、セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションを組み合わせた技術で、モノの場合は異なる個々のインスタンスとそれに対応する意味情報を識別し、モノの場合は対応する意味情報を識別します。

Panoptic DeepLab は、ボトムアップおよびシングルショット アルゴリズムの形式で初めて最先端のパフォーマンスを実現トップダウン アルゴリズムと比較して、Panoptic DeepLab はシンプルなネットワークで精度と速度の両方を実現しますパノラマ セグメンテーション アルゴリズムの新しい方向性を先駆的に構築します。都市景観パノラマ セグメンテーションの現在のトップ ランキングは、このアルゴリズムに基づいています。

PaddleSeg フルビュー

• オールスター アルゴリズム ラインナップ

20 高精度のセマンティック セグメンテーション アルゴリズムは、同様のフレームワークよりも包括的に優れており、50 の事前トレーニング済みモデルには新しいパノラマ セグメンテーション アルゴリズムが搭載されており、アプリケーション シナリオが強化されています。マルチエンド展開に対応する高精度のポートレート セグメンテーション アルゴリズム HumanSeg を提供します。

• 完全な業界チェーン展開

ダイナミック グラフィックスの開発を完全にサポートするだけでなく、データの前処理、アルゴリズムのトレーニングとチューニング、圧縮、複数端末の展開などのプロセス全体とリンクがスムーズに接続され、ユーザー開発の使いやすさが大幅に向上し、産業アプリケーションの速度が向上します。アルゴリズムの。特に、Paddle.js は Web 側のデプロイメントをサポートしており、Web 側のデプロイメントの可能性が高まります。

何を待っていますか? ！こだわりを持って開発されたハイクオリティな商品ですので、お早めにスターコレクションに加えてみてはいかがでしょうか！

ポータル:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg