paddleseg专题

RK3568笔记三十二:PaddleSeg训练部署

一、环境 1、Autodl配置 PyTorch 1.7.0Python 3.8(ubuntu18.04)Cuda 11.0 2、所需环境需求 - OS: 64-bit- Python 3(3.6/3.7/3.8/3.9/3.10)，64-bit version- pip/pip3(9.0.1+)，64-bit version- CUDA >= 10.2- cuDNN >= 7.6

PaddleSeg (2) 模型训练

已处理好数据集和配置文件，可以开始模型训练。启动训练 python tools/train.py --config configs/xxx.yml --do_eval --use_vdl --save_interval 500 --save_dir output/xxx 上述训练命令解释：* `--config`

PaddleSeg（1）配置文件详解

PaddleSeg配置文件在configs目录下，一个文件主要包括几个部分： 1.bs和iter batch_size: 1iters: 100 #迭代次数 2.训练数据及其处理 3.验证数据集及其处理 4.模型 5.优化器 6.学习策略 7.损失函数 2.训练数据及其处理 train_dataset: # 训练集数据设置type: Dataset # 数据集格式，一般设为Datase

PaddleSeg开始与搭建

因为使用的比较多，所以来总结一下。先介绍一下，为什么用PaddleSeg 1、搭建模型更容易，和MMSeg相比，配置更加简单，容易上手缺点是 1、目前版本还无法生成热力图，我看Paddle官方已经出比赛在解决这个问题了 2、和主流pytorch存在一定差别，模型迁移时需要熟悉两种配置；MMSeg是利用pytorch搭建的，但配置麻烦目前对我来讲，PaddleSeg和MMSeg各有缺点，更多的

python工具方法 47 基于paddleseg将目标检测数据升级为语义分割数据

在进行项目研究时，通常需要搜集开源数据集。但是所能搜集到的数据集通常会存在形式上的差异，比如我想要的是语义分割数据，而搜集到的数据集却是目标检测数据；在这种情况下所搜集的数据就完成没有利用价值了么？不，其还存在价值，我们可以通过模型训练对数据标签的标注粒度进行优化。本博文基于paddleseg实现将烟火目标检测数据优化为烟火分割数据。具体效果如下所示：原始的目标检测数据变成了标注更为精准的语义

C# OpenVINO PaddleSeg实时人像抠图PP-MattingV2

目录效果项目代码下载 C# OpenVINO 百度PaddleSeg实时人像抠图PP-MattingV2 效果项目代码 using OpenCvSharp;using Sdcb.OpenVINO;using System;using System.Diagnostics;using System.Drawing;using System.S

PaddleSeg分割框架解读[06] paddleseg/models/ocrnet.py文件

PaddleSeg的训练与测试推理全流程（超级详细）

LeNet模型量化参考文档一.下载项目地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg/tree/release%2F2.5/特别注意下载版本：二.paddlepaddle-gpu安装1.环境安装参考文档：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg/blob/release/2.8/docs/install_cn

HrSegNet 23年裂缝检测新文章基于PaddelPaddle和Paddleseg的复现

本文章是对2023年发表在Automation in Construction上论文 Real-time High-Resolution Neural Network with Semantic Guidance for Crack Segmentation 的复现。我参考了作者上传至github的代码，并得到了作者的帮助。https://github.com/CHDyshli/HrSeg

HrSegNet 23年裂缝检测新文章基于PaddelPaddle和Paddleseg的复现

本文章是对2023年发表在Automation in Construction上论文 Real-time High-Resolution Neural Network with Semantic Guidance for Crack Segmentation 的复现。我参考了作者上传至github的代码，并得到了作者的帮助。https://github.com/CHDyshli/HrSeg

HrSegNet 23年裂缝检测新文章基于PaddelPaddle和Paddleseg的复现

本文章是对2023年发表在Automation in Construction上论文 Real-time High-Resolution Neural Network with Semantic Guidance for Crack Segmentation 的复现。我参考了作者上传至github的代码，并得到了作者的帮助。https://github.com/CHDyshli/HrSeg

使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits 转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境 conda create -n paddle2onnx python==3.10source activate paddle2onnx 下载并安装 https://github.c

使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型

目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits 转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境 conda create -n paddle2onnx python==3.10source activate paddle2onnx 下载并安装 https://github.c

基于PaddleSeg开发的人像抠图web api接口

前言基于PaddleSeg开发的人像抠图web api接口，提取官方代码，适配各种系统，通过api的接口进行访问。环境要求 1、Python3.7以上 2、源码（文章最后下载）源码结构测试module.py中添加如下代码： if __name__ == '__main__':args = {"use_gpu": False,

机器学习笔记 - 基于百度飞桨PaddleSeg的人体分割

一、简述虽然Segment Anything用于图像分割的通用大模型看起来很酷（飞桨也提供分割一切的模型），但是个人感觉落地应用的时候心里还是更倾向于飞桨这种场景式的，因为需要用到一些人体分割的需求，所以这里主要是对飞桨高性能图像分割开发套件进行了解和使用，但是暂时不训练，因为搞数据集挺费劲。 PaddleSeg内置45+模型算法及140+预训练模型。

【免费使用】基于PaddleSeg开源项目开发的人像抠图Web API接口

基于PaddleSeg开源项目开发的人像抠图API接口，服务器不存储照片大家可放心使用。 1、请求接口请求地址：http://apiseg.hysys.cn/predict_img 请求方式：POST 请求参数：{"image":"/9j/4AAQ..."} 参数是json格式，image是图片的base64代码，建议图片大小在500k~1M之间效

一文解读基于PaddleSeg的钢筋长度超限监控方案

项目背景钢铁厂生产钢筋的过程中会存在部分钢筋长度超限的问题，如果不进行处理，容易造成机械臂损伤。因此，需要通过质检流程，筛选出存在长度超限问题的钢筋批次，并进行预警。传统的处理方式是人工核查，该方式一方面增加了人工成本，降低了生产效率；另一方面也要求工人师傅对业务比较熟练，能够准确地判断钢筋长度是否超限，且该方法可能存在一定的误判率。在AI时代，利用深度学习技术，可以实现端到端全自动的钢

基于PaddleSeg实现MR头部矢状位上快速自动定位

点击左上方蓝字关注我们项目背景在日常放射科工作中对患者进行磁共振头部检查时，扫描头部轴位，规范标准要求扫描轴位像，需要在矢、冠、轴位定位像上进行定位。冠、轴位像只需要左右对称即可。但是在矢状位定位像上，需要平行胼胝体的前后缘连线(如图)。目前一部分品牌的磁共振机器已经实现自动定位的功能。磁共振成像，有个特点，时间长。假如确定好扫描范围和参数后，要扫描结束后才能阅览图像。阅览图像时发现范

[AI特训营第三期]基于PaddleSeg的衣物分割

★★★ 本文源自AlStudio社区精品项目，【点击此处】查看更多精品内容 >>> 一、项目背景语义分割是计算机视觉的主要任务之一。它是将图像像素化为对象类的分类。此数据集包含 1000 张图像和分割蒙版，用于个人服装。由于有 59 个对象类和相对较少的数据，建模任务预计将是一项具有挑战性的任务！数据不需要预处理，所有图像的大小、格式相同，可以建模。二、项目任务说明对某些衣服进

[paddle]paddleseg中eiseg加载模型参数的模型下载地址

图片标注以下内容为2D图片标注模型下载及EISeg2D图片标注流程，具体如下：模型准备在使用EISeg前，请先下载模型参数。EISeg开放了在COCO+LVIS、大规模人像数据、mapping_challenge，Chest X-Ray，MRSpineSeg，LiTS及百度自建质检数据集上训练的7个垂类方向模型，满足通用场景、人像场景、建筑物标注，医疗影像肝脏，胸腔，椎骨及铝板质检的标