qubvel-org/segmentation_models.pytorch

What it solves

이 라이브러리는 이미지 세맨틱 세그멘테이션을 위한 신경망을 구축하기 위한 고수준 API를 제공합니다. 사전 구축된 아키텍처와 방대한 사전 학습된 인코더 라이브러리를 제공함으로써 세그멘테이션 모델 구축 프로세스를 단순화하고, 복잡한 모델 구조를 처음부터 수동으로 구현해야 하는 필요성을 줄여줍니다.

How it works

이 라이브러리는 사용자가 선택한 인코더(backbone)와 디코더 아키텍처를 결합하여 세그멘테이션 모델을 인스턴스화할 수 있도록 합니다. 인코더로부터 중간 특징을 추출하여 디코더에 입력하여 세그멘테이션 마스크를 생성합니다. timm 라이브러리의 인코더를 포함하여 컨볼루션 및 transform 기반의 다양한 인코더를 지원하며, 학습을 위한 내장된 메트릭과 손실 함수를 제공합니다.

Who it’s for

에지 디바이스용 경량 모델부터 복잡한 다중 클래스 세그멘테이션을 위한 고용량 아키텍처까지, 이미지 세맨틱 세그멘테이션 작업을 구현해야 하는 컴퓨터 비전 엔지니어 및 연구자입니다.

Highlights

• Extensive Architecture Support: Unet, Unet++, Segformer, 및 DeepLabV3+와 같은 12개의 인코더-디코더 아키텍처를 포함합니다.
• Pretrained Encoders: 800개 이상의 사전 학습된 인코더를 사용하여 더 빠르고 안정적인 수렴을 보가장합니다.
• Flexible Input/Output: 임의의 произволь느한 입력 채널과 선택 사항인 보조 분류 출력(auxiliary classification outputs)을 지원합니다.
• Deployment Ready: 효율적인 추론을 위한 ONNX export, torch script/trace/compile을 지원합니다.
• ing Training Utilities: Dice และ Jaccard와 같은 인기 있는 세그멘테이션 전용 메트릭과 손실 함수를를 포함합니다.