qubvel-org/segmentation_models.pytorch

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用のニューラルネットワークを作成するための高レベル API を提供します。構築済みのアーキテクチャと膨大な数の事前学習済みエンコーダーを提供することで、セグメンテーションモデルの構築プロセスを簡化化し、手動で複雑なモデル構造を最初から実装-実装する手間を軽減します。

How it works

このライブラリを使用すると、ユーザーは選択したエンコーダー（バックボーン）とデコーダー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インスタンス化できます。エンコーダーから中間特徴量を抽出してデコーダーに入力し、セグメンテーションマスクを生成します。timm ライブラリのエンコーダーを含む、畳み込みベースおよび transform ベースの幅広いエンコーダーをサポートし、トレーニング用の組み込みのメトリクスと損失関数を提供します。

Who it’s for

エッジデバイス用の軽量モデルから、複雑で多クラスのセグメンテーションのための高容量アーキテクチャまで、画像セマンティックセグメンテーションタスクを実装する必要があるコンピュータビジョンエンジニアや研究者です。

Highlights

• Extensive Architecture Support: Unet, Unet++, Segformer, および DeepLabV3+ などの 12 種類のエンコーダー・デコーダー・アーキテクチャを含んでいます。
• Pretrained Encoders: 800以上の事前学習済みエンコーダーにアクセス可能で、より高速で安定した収束を確保します。
• Flexible Input/Output: 任意の入力チャネルと、オプションの補助分類出力に対応しています。
• Deployment Ready: ONNX エクスポート、および効率的な推論のための torch script/trace/compile に対応しています。
• Training Utilities: セグメンテーション専用の一般的なメトリクスと損失関数、例えば Dice や Jaccard を含んでいます。