图像分割工具是软件库、框架或服务，可帮助开发人员将图像划分为有意义的区域或对象。 这些工具对于对象检测、医学成像和自主系统等任务至关重要。 流行的选择包括开源库、基于云的 API 和专为特定用例设计的专用框架。 下面，我们将探讨三个类别的工具、它们的主要功能和示例，以帮助开发人员选择正确的解决方案。
像 PyTorch 和 TensorFlow 这样的开源框架被广泛用于构建自定义分割模型。 例如，PyTorch 的 TorchVision 库提供了预训练模型，如 Mask R-CNN 和 DeepLabV3，它们对于实例和语义分割非常有效。 TensorFlow 的生态系统包括 TensorFlow 对象检测 API，它支持像 Mask R-CNN 和 U-Net 这样的模型。 OpenCV 是另一个多功能工具，提供传统的分割方法（例如，阈值分割、分水岭算法），以及与深度学习模型的集成。 对于喜欢即用型实现的开发人员，Detectron2（构建于 PyTorch 之上）和 Keras 中的分割模型是不错的选择。 这些工具通常需要编码专业知识，但提供自定义的灵活性。
像 AWS SageMaker、Google Cloud Vision API 和 Azure Custom Vision 这样的基于云的服务提供预训练或可定制的分割模型，而无需设置基础设施。 例如，Google 的 Vision API 提供用于标记图像区域的语义分割，而 Azure 的 Computer Vision 可以使用最少的代码分割图像中的对象。 Roboflow 和 Labelbox 等平台通过提供注释工具来创建分割掩码来简化数据准备。 这些服务非常适合需要可扩展性或缺乏内部 ML 专业知识的团队。 但是，它们可能会因大规模使用而产生费用，并且与开源框架相比，提供的控制较少。
专用工具满足特定的需求。 医学成像通常依赖于像 MONAI (Medical Open Network for AI) 这样的平台，该平台包括针对 MRI 或 CT 扫描优化的 U-Net 变体。 对于边缘设备，TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 能够部署轻量级分割模型。 Meta 的新兴库 Segment Anything Model (SAM) 提供了用于零样本分割的基础模型。 来自 OpenMMLab 的开源项目 MMDetection 也为研究导向的工作流程提供了模块化管道。 在选择工具时，请考虑诸如数据集大小、延迟要求以及与现有系统的集成等因素。 对于大多数开发人员来说，从像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的良好支持框架开始，可以提供控制和社区资源的平衡。