EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是以RITM为基础，基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了高精度和轻量级等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。 另外，将EISeg获取到的标注应用到PaddleSeg提供的其他分割模型进行训练，便可得到定制化场景的高精度模型，打通分割任务从数据标注到模型训练及预测的全流程。
在使用EIseg前，请先下载模型参数。EISeg开放了在COCO+LVIS和大规模人像数据上训练的四个标注模型，满足通用场景和人像场景的标注需求。其中模型结构对应EISeg交互工具中的网络选择模块，用户需要根据自己的场景需求选择不同的网络结构和加载参数。
| 模型类型 | 适用场景 | 模型结构 | 下载地址 |
|---|---|---|---|
| 高精度模型 | 适用于通用场景的图像标注。 | HRNet18_OCR64 | hrnet18_ocr64_cocolvis |
| 轻量化模型 | 适用于通用场景的图像标注。 | HRNet18s_OCR48 | hrnet18s_ocr48_cocolvis |
| 高精度模型 | 适用于人像标注场景。 | HRNet18_OCR64 | hrnet18_ocr64_human |
| 轻量化模型 | 适用于人像标注场景。 | HRNet18s_OCR48 | hrnet18s_ocr48_human |
EISeg提供多种安装方式，其中使用pip和运行代码方式可兼容Windows，Mac OS和Linux。为了避免环境冲突，推荐在conda创建的虚拟环境中安装。
版本要求:
- PaddlePaddle >= 2.1.0
PaddlePaddle安装请参考官网。
通过git将PaddleSeg克隆到本地：
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git安装好所需环境后，进入EISeg，可通过直接运行eiseg打开EISeg：
cd PaddleSeg\contrib\EISeg
python -m eiseg或进入eiseg，运行exe.py打开EISeg：
cd PaddleSeg\contrib\EISeg\eiseg
python exe.pypip安装方式如下：
pip install eisegpip会自动安装依赖。安装完成后命令行输入：
eiseg即可运行软件。
EISeg使用QPT进行打包。可以从这里下载最新EISeg。解压后双击启动程序.exe即可运行程序。程序第一次运行会初始化安装所需要的包，请稍等片刻。
打开软件后，在对项目进行标注前，需要进行如下设置：
-
模型参数加载
选择合适的网络，并加载对应的模型参数。目前在EISeg中，网络分为
HRNet18s_OCR48和HRNet18_OCR64，并分别提供了人像和通用两种模型参数。在正确加载模型参数后，右下角状态栏会给予说明。若网络参数与模型参数不符，将会弹出警告，此时加载失败需重新加载。正确加载的模型参数会记录在近期模型参数中，可以方便切换，并且下次打开软件时自动加载退出时的模型参数。 -
图像加载
打开图像/图像文件夹。当看到主界面图像正确加载，
数据列表正确出现图像路径即可。 -
标签添加/加载
添加/加载标签。可以通过
添加标签新建标签，标签分为4列，分别对应像素值、说明、颜色和删除。新建好的标签可以通过保存标签列表保存为txt文件，其他合作者可以通过加载标签列表将标签导入。通过加载方式导入的标签，重启软件后会自动加载。 -
自动保存设置
在使用中可以将
自动保存设置上，设定好文件夹即可，这样在使用时切换图像会自动将完成标注的图像进行保存。
当设置完成后即可开始进行标注，默认情况下常用的按键/快捷键如下，如需修改可按E弹出快捷键修改。
| 部分按键/快捷键 | 功能 |
|---|---|
| 鼠标左键 | 增加正样本点 |
| 鼠标右键 | 增加负样本点 |
| 鼠标中键 | 平移图像 |
| Ctrl+鼠标中键（滚轮） | 缩放图像 |
| S | 切换上一张图 |
| F | 切换下一张图 |
| Space（空格） | 完成标注/切换状态 |
| Ctrl+Z | 撤销 |
| Ctrl+Shift+Z | 清除 |
| Ctrl+Y | 重做 |
| Ctrl+A | 打开图像 |
| Shift+A | 打开文件夹 |
| E | 打开快捷键表 |
| Backspace（退格） | 删除多边形 |
| 鼠标双击（点） | 删除点 |
| 鼠标双击（边） | 添加点 |
- 多边形
- 交互完成后使用Space（空格）完成交互标注，此时出现多边形边界；当需要在多边形内部继续进行交互，则使用空格切换为交互模式，此时多边形无法选中和更改。
- 多边形可以拖动和删除，使用鼠标左边可以对锚点进行拖动，鼠标左键双击锚点可以删除锚点，双击两点之间的边则可在此边添加一个锚点。
- 打开
保留最大连通块后，所有的点击只会在图像中保留面积最大的区域，其余小区域将不会显示和保存。
- 格式保存
- 打开保存
JSON保存或COCO保存后，多边形会被记录，加载时会自动加载。 - 若不设置保存路径，默认保存至当前图像文件夹下的label文件夹中。
- 如果有图像之间名称相同但后缀名不同，可以打开
标签和图像使用相同扩展名。 - 还可设置灰度保存、伪彩色保存和抠图保存，见工具栏中7-9号工具。
- 生成mask
- 标签按住第二列可以进行拖动，最后生成mask时会根据标签列表从上往下进行覆盖。
- 界面模块
- 可在
显示中选择需要显示的界面模块，正常退出时将会记录界面模块的状态和位置，下次打开自动加载。
- 2021.09.16 0.3.0：【1】初步完成多边形编辑功能，支持对交互标注的结果进行编辑；【2】支持中/英界面；【3】支持保存为灰度/伪彩色标签和COCO格式；【4】界面拖动更加灵活；【5】标签栏可拖动，生成mask的覆盖顺序由上往下覆盖。
- 2021.07.07 0.2.0：新增contrib：EISeg，可实现人像和通用图像的快速交互式标注。
感谢Yuying Hao, Lin Han, Yizhou Chen, Yiakwy, GT, Zhiliang Yu等开发者及RITM算法支持。
如果我们的项目在学术上帮助到你，请考虑以下引用：
@article{hao2021edgeflow,
title={EdgeFlow: Achieving Practical Interactive Segmentation with Edge-Guided Flow},
author={Hao, Yuying and Liu, Yi and Wu, Zewu and Han, Lin and Chen, Yizhou and Chen, Guowei and Chu, Lutao and Tang, Shiyu and Yu, Zhiliang and Chen, Zeyu and others},
journal={arXiv preprint arXiv:2109.09406},
year={2021}
}