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EISeg

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**飞桨高效交互式分割标注工具。**

Python 3.6 PaddlePaddle 2.2 License Downloads

通用分割 人像分割 遥感建筑分割 医疗分割
工业质检 通用视频分割 3D医疗分割

最新动态

  • [2022-12-16] 🔥 EISeg 1.1版本发布！
    • 新增检测标注功能，可手工标注或使用预标注模型PicoDet进行标注。
    • 检测标注结果保存格式支持COCO, VOC及YOLO等多种格式。
    • 分割新增LabelMe JSON保存格式。
  • [2022-09-16] 🔥 EISeg使用的X光胸腔标注模型MUSCLE已经被MICCAI 2022接收，具体可参见MUSCLE, 标注模型下载地址.

简介

EISeg(Efficient Interactive Segmentation)基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。它涵盖了通用、人像、遥感、医疗、视频等不同方向的高质量交互式分割模型。 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。

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特性

  • 高效的半自动标注工具，已上线多个Top标注平台
  • 覆盖遥感、医疗、视频、3D医疗等众多垂类场景
  • 多平台兼容，简单易用，支持多类别标签管理

技术交流

  • 如果您对EISeg有任何问题和建议，欢迎在GitHub Issues提issue。
  • 欢迎您加入EISeg微信群，和大家交流讨论、一起共建EISeg，而且可以领取重磅学习大礼包🎁。
    • 🔥 获取深度学习视频教程、图像分割论文合集
    • 🔥 获取PaddleSeg的历次直播视频，最新发版信息和直播动态
    • 🔥 获取PaddleSeg自建的人像分割数据集，整理的开源数据集
    • 🔥 获取PaddleSeg在垂类场景的预训练模型和应用合集，涵盖人像分割、交互式分割等等
    • 🔥 获取PaddleSeg的全流程产业实操范例，包括质检缺陷分割、抠图Matting、道路分割等等

使用教程

更新历史

  • 2022.12.16 1.1.0：【1】新增检测标注能力，支持手工标注或使用PicoDet模型进行预标注； 【2】检测标注结果保存格式支持COCO, VOC及YOLO等多种格式；【3】分割新增LabelMe JSON保存格式。
  • 2022.07.20 1.0.0：【1】新增交互式视频分割功能；【2】新增腹腔多器官3D标注模型【3】新增CT椎骨3D标注模型。
  • 2022.04.10 0.5.0：【1】新增chest_xray模型；【2】新增MRSpineSeg模型；【3】新增铝板质检标注模型；【4】修复保存shp时可能坐标出错。
  • 2021.11.16 0.4.0：【1】将动态图预测转换成静态图预测，单次点击速度提升十倍；【2】新增遥感图像标注功能，支持多光谱数据通道的选择；【3】支持大尺幅数据的切片（多宫格）处理；【4】新增医疗图像标注功能，支持读取dicom的数据格式，支持选择窗宽和窗位。
  • 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。

贡献者

学术引用

如果我们的项目在学术上帮助到你，请考虑以下引用：

@article{hao2022eiseg,
  title={EISeg: An Efficient Interactive Segmentation Tool based on PaddlePaddle},
  author={Hao, Yuying and Liu, Yi and Chen, Yizhou and Han, Lin and Peng, Juncai and Tang, Shiyu and Chen, Guowei and Wu, Zewu and Chen, Zeyu and Lai, Baohua},
  journal={arXiv e-prints},
  pages={arXiv--2210},
  year={2022}
}

@inproceedings{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},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  pages={1551--1560},
  year={2021}
}