SegmentationBLWX/sssegmentation

解決的問題

SSSegmentation 是一個專為簡化各種語義分割演算法的實作、訓練與測試而設計的監督式語義分割工具箱。它提供統一的框架，避免在實驗不同現代分割模型時，需要維持多個分散的程式碼庫。

如何運作

基於 PyTorch 建構，此工具箱採用模組化設計，將分割方法分類至特定模組。這使得該套件能將多種流行的主幹網路（如 ConvNeXtV2、SwinTransformer 和 ResNet）以及分割器（包括 SAMV2、Mask2Former 和 Deeplabv3Plus）整合至單一、一致的基準系統中，以實現穩定的評估。

適用對象

本專案適用於電腦視覺領域的研究人員與開發者，特別是專注於語義分割、需要可靠且高效率程式碼庫以重現結果或比較不同模型架構者。

主要特色

• 豐富的模型倉庫：支援廣泛的主幹網路與分割器，包含最新的 Segment Anything Model (SAM) 變體，如 SAMV2 與 EdgeSAM。
• 統一的基準測試：可在單一、一致的基準上訓練與測試多種框架。
• 高效率：重新實作的演算法設計為可達成或超越其他程式碼庫的效能。
• 依賴項目極少：專注於減少重現新式分割方法所需的外部依賴項目數量。