机器学习笔记 - 基于百度飞桨PaddleSeg的人体分割模型以及TensorRT部署说明

一、简述

        虽然Segment Anything用于图像分割的通用大模型看起来很酷（飞桨也提供分割一切的模型），但是个人感觉落地应用的时候心里还是更倾向于飞桨这种场景式的，因为需要用到一些人体分割的需求，所以这里主要是对飞桨高性能图像分割开发套件进行了解和使用，但是暂时不训练，因为搞数据集挺费劲。

        PaddleSeg内置45+模型算法及140+预训练模型。

        最新发布HumanSeglite模型超轻量级人像分割模型，可支持移动端场景的实时分割，最小只有187K。

二、安装

1、环境说明

        我个人是这样划分的，常用的电脑中基于Anaconda5有多个python环境，每个环境为不同的深度学习平台服务，比如pytorch、tensorflow（还有两个版本）、飞桨、mxnet。

        所以电脑中的一个python环境是专门为飞桨搭建的，已经安装好了paddlepaddle-gpu版本。