兼容安装PPOCRLabel与Eiseg conda activate Paddle pip install PPOCRLabel -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pip instal eiseg -i https://mirror.baidu.com
原创
2022-06-13 11:09:03
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EISeg开放了在COCO+LVIS、大规模人像数据、mapping_challenge，Chest X-Ray，MRSpineSeg，LiTS及百度自建质检数据集上训
原创
2024-10-23 15:29:11
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eiseg教程1.安装EISeg2.载入模型权重3.添加类别标签4.设置格式5.标注图片6.部分按键/快捷键 eiseg是百度开发的半自动标注工具，可以快速给语义分割任务打标签，提高工作效率。 1.安装EISeg（1）新建一个python=3.8的虚拟环境 （2）安装PaddlePaddle（这里默认是安装的CPU版的，如果要安装GPU版，看官方文档）：pip install paddlepa
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2024-05-04 17:41:26
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下载链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/EISeg介绍EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是以RITM及EdgeFlow算法为基础，基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了通用、人像、遥感、医疗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
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2024-01-05 22:09:13
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0 项目背景在PaddlePaddle系列套件的模型库中，有PPOCRLabel之于PaddleOCR、EISeg之于PaddleSeg的半自动标注解决方案，但是在适用场景相对最广、需求强烈的目标检测领域，一直缺少特别有效的解决方案。注：EISeg的实例分割可以实现部分目标检测数据的标注，但相对于简单的矩形框标注而言，使用EISeg时间成本又比较高。诚然，当前商用的目标检测数据标注选择还是比较多的
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2024-08-26 15:25:02
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官方原话：EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是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
介绍EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是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
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2024-05-15 13:18:40
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1.制作自己的数据集nnunet作为unet的一种改进，在3d医学图像上使用有非常好的效果，本篇教程主要说明nnunet在2d图像上的应用，也是相对来说更贴近我们平时使用的方向。本文根据自己的实际操作进行复现，一步一步的训练出自己的模型。首先我们要有自己的数据，也就是原图，这里我使用的是Eiseg作为分割工具，具体的EISEG使用方法可以自行百度，这里要注意我们在手动分割原图的时候要选择生成coc
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2024-09-05 22:10:06
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深度学习大法固然好，但算法训练需要标注大量数据，不论是时间还是金钱成本都让很多从业的小伙伴们头疼不已。矩形框标注还相对简单，遇到像素级别的分割标注，工作量又是成倍增加，小编不禁想：要是能有自动标注的工具该有多好！ 功夫不负有心人，小编终于淘到一款自动标注软件，可以极大的提升图像分割的标注效率，降低标注成本。它就是飞桨PaddleSeg团队开源的交互式分割工具—EISeg。那什么是交互式分
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2022-08-28 06:21:14
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在人工智能行业有这么一句话：“深度学习有多智能、背后就有多少人工”。这句话直接说出了深度学习从业者心中的痛处，毕竟模型的好坏数据占着很大的因素，但是数据的标注成本却让很多从业者感到头疼。在标注中，矩形框标注还相对简单，但是对于像素级别的分割标注，往往需要大量的点将目标轮廓抠出来，这需要大量的时间和人力成本去完成。近期 PaddleSeg 团队发布了业界首个高性能的交互式分割自动标注工具—EISeg
