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Easy-to-use image segmentation library with awesome pre-trained model zoo, supporting wide-range of practical tasks in Semantic Segmentation, Interactive Segmentation, Panoptic Segmentation, Image Mat...

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[论文复现赛] +nnformer 添加验证精度指标:在ACDC的测试集的测试效果如下表,达到验收指标,dice-Score=0.9178 满足精度要求 0.9188 TIPC运行结果: ![832c081a7a52a5776858b4bd84ce3af](https://user-images.githubusercontent.com/45915150/183325148-fd6daf5d-438e-423c-a4f1-9e86a8a27747.png) 运行时间的截图: ![4ecd8a8269b4bad0bf8e879d36e3746](https://user-images.githubusercontent.com/45915150/183325027-eb15c9dc-496d-4121-bed7-ed4839b17fae.png)

### 主要改动 重写了MedicalSeg部分的TIPC脚本,解决先前存在的如`${model_name}`提取行号不正确、大量配置文件选项被绕过且未给出任何警告、inference部分不记录执行状态等问题。 目前MedicalSeg部分的TIPC脚本与PaddleSeg主仓库TIPC脚本(只比较基础训推链条)存在的主要区别如下: 1. MedicalSeg的TIPC脚本不包含[`parse_extra_args()`](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/5aad8d59d2f34f1975d62507a743eaa53e6c5555/test_tipc/test_train_inference_python.sh#L133)功能; 2. MedicalSeg的TIPC脚本不支持AMP训练,因此配置文件中指定的`--precision`选项会被绕过,并给出一条警告; 3. 模型导出和推理使用的是`best_model/`子目录下的模型,而不是最后一次迭代对应的模型; 4. UNETR模型在训练时只使用单卡,推理时不使用CPU,也不启用MKL-DNN。 其中第2、3、4条是为了使修改后的脚本与修改前执行效果一致;第1条则是考虑到目前MedicalSeg的TIPC脚本还无需添加`parse_extra_args()`这样较为复杂的功能。 ### 其它改动 修复了MedicalSeg中一部分脚本存在的格式问题。 ### 待解决问题 在调试中发现UNETR的TIPC部分存在如下问题: 1. 验证时需要的内存太大,动态图跑eval的话1块16G的V100也不够用; 2. 无法支持MKL-DNN,若强行启用会报卷积输入形状错误。

I've been training my own MODNet models on custom data, using the configs provided. How do I use the model checkpoint provided in the readme [HERE](https://paddleseg.bj.bcebos.com/matting/models/modnet-hrnet_w18.pdparams) as a starting point...

通过pip安装EISeg后,用eiseg命令无法启动: 欢迎您反馈PaddleSeg使用问题,辛苦您提供以下信息,方便我们快速定位和解决问题: 1. PaddleSeg版本:paddleseg-2.6.0 2. PaddlePaddle版本:PaddlePaddle 2.3.1 3. 操作系统信息:Ubuntu 16.04 (BML codelab) 4. Python版本号:3.7.4 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/83695691/183867279-eec3bca3-117c-43fb-9ec4-dcf6e8600809.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/83695691/183867429-b0523d60-ebe9-4758-af92-bbad66d97a72.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/83695691/183867538-e1685365-660c-4264-831b-46ed6be5b961.png)

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在教程:20分钟快速上手PaddleSeg 中训练时loss报错 1. PaddleSeg版本:PaddleSeg release/2.6 2. PaddlePaddle版本:PaddlePaddle 2.3.1 3. 操作系统信息:Linux 4. Python版本号:Python3.7 5. CUDA/cuDNN版本:CUDA10.2/cuDNN 7 6. 详细的错误信息 Traceback (most recent call last): File "train.py", line 230, in main(args) File "train.py",...

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你好,我想问下,内置的matting算法 我没有做什么修改 用自带的预训练模型,和配置文件,得到的抠图效果不好 不管用什么抠图算法 ![图片](https://user-images.githubusercontent.com/42425485/183039269-96f8c377-7479-4fc1-add8-8ca0761a3001.png) ![图片](https://user-images.githubusercontent.com/42425485/183039362-b07efe38-def0-47bf-a5b3-005e2d4b5404.png) ![图片](https://user-images.githubusercontent.com/42425485/183039397-954237ca-4469-41fd-9b6f-c56f0598ee19.png) ![图片](https://user-images.githubusercontent.com/42425485/183039445-4c1e1b91-3fd8-4727-8c83-b26a00ffa91a.png) 最后一张是gt 中间两张是predict.py的输出结果 是我哪里弄错了嘛 我什么设置也没有动 唯一的区别是在推理阶段,我用的cpu,我感觉这个不是问题吧

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2022-08-10 02:33:20 [INFO] ------------Environment Information------------- platform: Windows-10-10.0.18362-SP0 Python: 3.8.9 (tags/v3.8.9:a743f81, Apr 6 2021, 14:02:34) [MSC v.1928 64 bit (AMD64)] Paddle compiled with cuda: True NVCC: Cuda compilation tools, release 10.2,...

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专家您好,想请教一下,如何在config文件中设置不同的损失函数所需要的参数?我似乎没有在官方文档中找到设置这些参数的教学部分,官方给的全流程跑通案例中config只介绍了CrossEntropyLoss和coef参数设置为[1, 1, 1] Thanks for your issue. To help us solve the issue better, please provide following information: 1. PaddleSeg version: (please specify the branch as well,e.g. PaddleSeg release/2.3) 2....

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Thanks for your issue. To help us solve the issue better, please provide following information: 1. PaddleSeg version: 2.6 2. PaddlePaddle version:2.3 3. Operation system: Linux 4. Python version:Python3.7 5....

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在进行推理这一步时,输入 python deploy/python/infer.py --emo --enable_auto_tune=True --use_trt=True 报错 实测不使用tensorrt 或者改为cpu都不报错。 以下为报错信息 --- /home/speed/Segmentation/paddleseg/paddleseg/models/losses/decoupledsegnet_relax_boundary_loss.py:19: DeprecationWarning: Please use `shift` from the `scipy.ndimage` namespace, the `scipy.ndimage.interpolation` namespace is deprecated. from scipy.ndimage.interpolation import shift /home/speed/Segmentation/paddleseg/paddleseg/transforms/functional.py:18:...

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