一 简介
MMSegmentation 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。
二 主要特点
统一的基准平台
我们将各种各样的语义分割算法集成到了一个统一的工具箱，进行基准测试。
模块化设计
- MMSegmentation 将分割框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同的模块组件，用户可以便捷地构建自定义的分割模型。
- 丰富的即插即用的算法和模型
- MMSegmentation 支持了众多主流的和最新的检测算法，例如 PSPNet，DeepLabV3，PSANet，DeepLabV3+ 等.
- 速度快
- 训练速度比其他语义分割代码库更快或者相当。
三 分割任务介绍
分割任务是指将一幅图像分割成若干个区域的任务，每个区域通常对应于图像中的一个物体或者物体的一部分。分割任务通常分为语义分割和实例分割两类。
- 语义分割是将一幅图像中的每个像素赋予一个语义标签，标签表示该像素属于哪个类别，比如人、车、树、天空等。语义分割的目标是将图像中不同物体或物体的部分区分开来，常用的方法包括基于像素的分类方法和基于区域的方法。
- 实例分割是将一幅图像中的每个物体实例分割出来，通常是通过对图像中每个物体进行分割，得到物体的边界框和掩模信息。实例分割的目标是将图像中的每个物体分割开来，得到一个个独立的物体实例，常用的方法包括基于边界框的方法、基于掩模的方法以及基于边界框和掩模的混合方法。
分割任务是计算机视觉领域中的重要任务，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、地理信息系统、智能监控等领域。目前，深度学习技术已经在分割任务中取得了很好的效果，并且不断推动着分割任务的发展。