segmentation_models.pytorch: 800以上の学習済みエンコーダーを備えた画像セマンティックセグメンテーション用のハイレベルPyTorchライブラリ

何を解決するか

このライブラリは、画像セマンティックセグメンテーションを実装するための合理化された方法を提供し、複雑なエンコーダー・デコーダー・アーキテクチャをゼロから手動で構築する必要性を排除します。画像内の特定のオブジェクトを識別し、輪郭を描くことができるニューラルネットワークの選択、初期化、およびトレーニングのプロセスを簡素化します。

仕組み

このライブラリはPyTorchのハイレベルラッパーとして機能し、ユーザーが学習済みエンコーダー（バックボーン）と特定のデコーダー・アーキテクチャを組み合わせることでセグメンテーション・モデルを作成できるようにします。エンコーダーから中間特徴量を抽出し、それらをデコーダーに供給してセグメンテーション・マスクを生成します。また、一般的なセグメンテーション指標や損失関数（DiceやJaccardなど）の組み込みサポート、およびデプロイメント用のONNXエクスポートもサポートしています。

対象ユーザー

コンピュータビジョン・タスクに取り組む開発者や研究者、特に背景削除や医療画像などのアプリケーションのために、バイナリまたはマルチクラスの画像セグメンテーションを実行する必要がある方を対象としています。

ハイライト

• 広範なモデルライブラリ: Unet、Unet++、Segformer、DeepLabV3+を含む12種類の異なるエンコーダー・デコーダー・アーキテクチャをサポートしています。
• 膨大なエンコーダーの選択肢: timmライブラリのサポートを含む、800以上の学習済みエンコーダーを提供しています。
• 簡単な統合: ハイレベルAPIにより、わずか2行のコードで完全なニューラルネットワークを作成できます。
• 柔軟な設定: カスタム入力チャネル（例：グレースケール画像用）や、オプションの補助分類出力（auxiliary classification outputs）をサポートしています。
• デプロイメント準備完了: torch script、trace、compile、およびONNXエクスポートと互換性があります。