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Easy-to-use image segmentation library with awesome pre-trained model zoo, supporting wide-range of practical tasks in Semantic Segmentation, Interactive Segmen

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Easy-to-use image segmentation library with awesome pre-trained model zoo, supporting wide-range of practical tasks in Semantic Segmentation, Interactive Segmen

简体中文 | [English](README_EN.md) ## 最新动态 - **[2024-11-05] 添加语义分割领域低代码全流程开发能力**: * 飞桨低代码开发工具PaddleX，支持了图像分割领域的**低代码全流程**开发能力： * [**模型丰富一键调用**](docs/paddlex/quick_start.md)：将通用语义分割和图像异常检测涉及的**19个模型**整合为2条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合使用**。 * [**提高效率降低门槛**](docs/paddlex/overview.md)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。 * 增加图像异常检测算法[**SFTPM**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/cv_modules/anomaly_detection.html) * [2023-10-29] :fire: PaddleSeg 2.9版本发布！详细发版信息请参考[Release Note](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/releases)。 * 增加对多标签分割[Multi-label segmentation](./configs/multilabelseg)，提供数据转换代码及结果可视化，实现对一系列语义分割模型的多标签分割支持。 * 发布轻量视觉大模型[MobileSAM](./contrib/SegmentAnything)，实现更快速的SAM推理。 * 支持量化蒸馏训练压缩功能[Quant Aware Distillation Training Compression](./deploy/slim/act)，对PP-LiteSeg、PP-MobileSeg、OCRNet、SegFormer-B0增加量化训练压缩功能，提升推理速度。 ## 简介 **PaddleSeg**是基于飞桨PaddlePaddle的端到端图像分割套件，内置**45+模型算法**及**140+预训练模型**，支持**配置化驱动**和**API调用**开发方式，打通数据标注、模型开发、训练、压缩、部署的**全流程**，提供**语义分割、交互式分割、Matting、全景分割**四大分割能力，助力算法在医疗、工业、遥感、娱乐等场景落地应用。 ## 特性 * **高精度**：跟踪学术界的前沿分割技术，结合高精度训练的骨干网络，提供45+主流分割网络、150+的高质量预训练模型，效果优于其他开源实现。 * **高性能**：使用多进程异步I/O、多卡并行训练、评估等加速策略，结合飞桨核心框架的显存优化功能，大幅度减少分割模型的训练开销，让开发者更低成本、更高效地完成图像分割训练。 * **模块化**：源于模块化设计思想，解耦数据准备、分割模型、骨干网络、损失函数等不同组件，开发者可以基于实际应用场景出发，组装多样化的配置，满足不同性能和精度的要求。 * **全流程**：打通数据标注、模型开发、模型训练、模型压缩、模型部署全流程，经过业务落地的验证，让开发者完成一站式开发工作。 ## [⚡ 快速开始](docs/paddlex/quick_start.md) ## [低代码全流程开发](docs/paddlex/overview.md) ## 产品矩阵 模型 组件 特色案例
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  • •[2024-11-05] 添加语义分割领域低代码全流程开发能力:
  • •飞桨低代码开发工具PaddleX，支持了图像分割领域的低代码全流程开发能力：
  • •模型丰富一键调用：将通用语义分割和图像异常检测涉及的19个模型整合为2条模型产线，通过极简的Python API一键调用，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计200+模型，形成20+单功能模块，方便开发者进行模型组合使用。
  • •提高效率降低门槛：提供基于统一命令和图形界面两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持高性能部署、服务化部署和端侧部署等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光等，进行模型开发时，都可以无缝切换。
  • •增加图像异常检测算法SFTPM
  • •[2023-10-29] :fire: PaddleSeg 2.9版本发布！详细发版信息请参考Release Note。
  • •增加对多标签分割Multi-label segmentation，提供数据转换代码及结果可视化，实现对一系列语义分割模型的多标签分割支持。
  • •发布轻量视觉大模型MobileSAM，实现更快速的SAM推理。
  • •支持量化蒸馏训练压缩功能Quant Aware Distillation Training Compression，对PP-LiteSeg、PP-MobileSeg、OCRNet、SegFormer-B0增加量化训练压缩功能，提升推理速度。
  • •高精度：跟踪学术界的前沿分割技术，结合高精度训练的骨干网络，提供45+主流分割网络、150+的高质量预训练模型，效果优于其他开源实现。

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PublishedAug 1, 2026
UpdatedSep 17, 2026
Category数据库
PricingOpen source

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