PaddleSeg 是基于 PaddlePaddle 开发的语义分割库，覆盖了 DeepLabv3 +，U-Net，ICNet 三类主流的分割模型。通过统一的配置，帮助用户更方便地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpuPaddleSeg 具有高效，丰富的数据增强，工业级部署，全流程应用的特点：
- 丰富的数据增强
基于百度视觉技术部的实际业务经验，内置10+种数据增强策略，可结合实际业务场景进行定制组合，提升模型泛化能力和鲁棒性。
- 主流模型覆盖
支持U-Net，DeepLabv3 +，ICNet三类主流分割网络，结合预训练模型和可调节的骨干网络，满足不同性能和精度的要求。
- 高效
PaddleSeg支持多进程IO，多卡并行，跨卡批量Norm同步等训练加速策略，结合飞轮核心框架的显存优化功能，可以大幅度减少分割模型的显着体积，从而完成分割模型训练。
- 工业级部署
基于Paddle Serving和PaddlePaddle的高级预测引擎，结合百度开放的AI能力，轻松构建人像分割和车道线分割服务。
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1总体介绍 paddleseg飞桨旗下主要用于图像分割的开发套件，配置和使用都很简单方便，本篇基于paddleseg2.3进行学习记录与讲解。 源码地址可以从github上获取：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg，其中包含使用文档，本篇基于使用文档和查阅的资料进行学习记录。 首先paddleseg主要包含以下几个目录： configs:保存不同网络的
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1train.py训练入口文件 1.1代码解析 了解即可，主要是读取命令行的各个参数或配置参数。 import argparse # 命令项选项与参数解析 import random import paddle import numpy as np from paddleseg.cvlibs import manager, Config # 在导入manager模块时会创建图中左侧manage
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1预测命令格式 predict.py脚本是专门用来可视化预测案例的，命令格式如下所示： python predict.py \ --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \ --model_path output/iter_1000/model.pdparams \ --
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框架是paddlepaddle； 单卡跑； segformer-b5； 数据集是 voc 格式； 代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.4/docs/whole_process_cn.md 环境的安装：https://blog.csdn.net/Scenery0519/article/details/12802885
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1. BCELoss # ../../../paddleseg/models/losses/binary_cross_entropy_loss.py class paddleseg.models.losses.BCELoss( weight = None, pos_weight = None, ignore_index = 2
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接上一篇，PaddleSeg 自定义数据类 https://blog.csdn.net/HaoZiHuang/article/details/125566058 这里再说一下 Normalize 操作 咱们自己写 Transform 时，总会担心一些细节，比如： np.uint8 转了没，要不要转为 np.float32 归一化做了没(/255做了没) 用不用减去0.5，然后除以0.5，将其移至
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PaddlePaddle安装 下面为windows安装教程。 环境要求 PaddlePaddle 2.1 (获取底层API支持) OS 64位操作系统 （运行64位程序） Python 3(3.5.1+/3.6/3.7/3.8/3.9)，64
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我试图理解MP4视频如何在在线流媒体中通过RTP进行分割（它是用H.264编解码器编码的）。有一些工具，比如FFMPEG或MP4box，或者我们可以使用ISO格式本身[moov，moof和mdat对]进行流媒体传输。我想知道的是，这些工具将如何分割视频中的mdat部分？他们会将MP4视频的所有单元（一组视频和音频帧）分离，并将它们与相关moov部分合并成一个片段，还是以其他方式进行？ 还是使用H2
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在前几节讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它关注如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。值得一提的是，这些语义区域的标注和预测都是像素级的。图9.10展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签。可以看到，与目标检测相比，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。 图像分割和实例分割 计算机视觉领
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PaddlePaddle (中文名：飞桨，PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习)是一个深度学习平台，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。 ## CPU版本安装命令pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle#
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我在用任何逻辑建立我的模型。我创建了一个带有自定义发行版的代理群体，在其中我放入了一个选项列表。我提出了5个选项（类别）:A、B、C、D和E，每个选项都有其各自的百分比。我想做的是代理去两个不同的服务的基础上的选项（类别）。我在模型中有一个selectOutput，但我不知道该把什么作为条件来实现这一点，也就是说，如果代理是a或B，那么我希望它转到service_1，如果它是C、D或E，我希望它们
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目标 在这一章当中， 我们将学习使用基于标记的分水岭算法来进行图像分割 我们将看到：cv2.watershed() 理论基础 任何灰度图像可以被看作是一个地形表面，其中高强度表示峰和山，而低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水位上升，根据附近的山峰（梯度），来自不同山谷的水，明显不同的颜色将开始合并。为了避免这种情况，你在水合并的地方建立障碍。你继续填
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我有一个有多个分离的圆形区域的噪声图像是模糊的。具有六个感兴趣区域(ROI)的这种图像的示例是： 在Matlab中使用和给定的阈值很容易用全局阈值分割图像。但是我想相对于每个ROI（而不是整个图像）的最大像素值设置一个固定阈值（例如54%)，来分割每个ROI。 我有一组不同ROI大小和位置的图像，我需要基于区域阈值分割来分割它们，因此我也无法使用Matlab交互工具来选择它们。 谢谢