qubvel-org/segmentation_models.pytorch

Semantic segmentation models with 500+ pretrained convolutional and transformer-based backbones.

What it solves

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簡略化された方法を提供し、複雑なエンコーダ‑デコーダ構造をゼロから手作業で構築する必要をなくします。画像内の特定オブジェクトを識別し輪郭を描くニューラルネットワークの選択、初期化、訓練プロセスをシンプルにします。

How it works

ライブラリは PyTorch の高レベルラッパーとして機能し、事前学習済みエンコーダ（バックボーン）と特定のデコーダアーキテクチャを組み合わせてセグメンテーションモデルを作成できます。エンコーダから中間特徴を抽出し、デコーダに渡してセグメンテーションマスクを生成します。また、Dice や Jaccard などの一般的なセグメンテーション指標・損失関数を組み込みでサポートし、ONNX エクスポートによるデプロイも可能です。

Who it’s for

コンピュータビジョンのタスクに取り組む開発者や研究者向けです。特に、背景除去や医療画像など、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が必要なケースに適しています。

Highlights

  • Extensive Model Library: Unet、Unet++、Segformer、DeepLabV3+ など、12 種類のエンコーダ‑デコーダアーキテクチャをサポート。
  • Massive Encoder Selection: timm ライブラリを含む 800 以上の事前学習エンコーダを提供。
  • Easy Integration: 高レベル API でたった 2 行のコードでフルニューラルネットワークを作成可能。
  • Flexible Configuration: グレースケール画像などカスタム入力チャネルや、オプションの補助分類出力に対応。
  • Deployment Ready: torch script、trace、compile、ONNX エクスポートに対応。