大家好，我是小 G。
在自动标注领域，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 G 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，让我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。那什么是交互式分割呢？它其实就是先用预训练模型对图像预标注。对于标注不精准、有误差的地方，再通过较少的绿色点（正点）和红色点（负点）精准的调整目标对象的边缘，从而实现精细化标注，高效而实用。
EISeg 是基于交互式分割工具开发的自动标注软件，提供了简单易操作的使用界面，用户加载官方提供的预训练模型，通过对图像交互点选，最终得到目标物体的轮廓信息，同时支持一键转化为角点，以便二次修正。
这么高效、实用还免费的软件，错过的话，就真的相当于错过了一个亿！识趣的小 G 赶紧贴上链接：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop/EISeg
你以为 EISeg 仅仅是提供预训练算法和交互式分割操作方式就没什么特别的了吗？！Too Simple Too Naive！
除了提供通用的物体分割模型，EISeg 团队在人像、遥感、医疗等领域持续建设，推出了一系列垂类场景的高质量交互式模型，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。
以遥感为例，多通道和大尺幅是遥感领域的典型特征，为此 EISeg 开发团队联合中国四维测绘技术有限公司深入研究，在新发布的 0.4 版本中提供高光谱、多光谱数据通道选择和大尺幅数据的切片（多宫格）处理和自动拼接等功能，使遥感场景数据标注更快更便捷。
同时遥感数据一般都含有地理信息，为此 EISeg 支持读取 GTiff（GIS 和卫星遥感应用的行业图像标准文件）图像，并可以标注保存为带有地理参考的 GTiff 和 ESRI Shapefile 文件。
另外在医疗图像方向，EISeg 支持打开 CT 和核磁共振产生的 Dicom 格式图像，如果打开图像的后缀为.dcm ，则会询问是否开启医疗组件，以支持用户自主设置窗宽和窗位。
为了进一步提高小伙伴们的标注效率，EISeg 提供了超多人性化设计的快捷键：
到底标注效率有多快呢？我们具体来做个测试
（传统算法 1 分 07 秒）
可以看到，传统方法使用的标注时间是 1 分 07 秒，EISeg 只用了 9 秒，使用的时间是传统方式的 1/7 还不到！EISeg 的标注效率远超传统标注方式！
EISeg 支持标注输出 mask 掩膜，还可以一键生成多边形角点，让用户可以对角点进行增删和局部修正。同时还可以输出伪彩色图、灰度图，以及 coco 数据格式，让用户根据类别设定的差异来选择生成语义标签或实例标签，灵活多样，满足用户的不同需求。
为了让开发者们更深入的了解 EISeg 工具以及交互式分割算法，飞桨团队精心准备了两日课。
11 月 17 日～18 日 19:00-20:00 百度资深高工将为我们从原理到实战，详细拆解 EISeg 分割背后的原理知识，全方位的解析交互式分割的前世今生，还在等什么！抓紧扫码上车吧！
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