设为首页 - 加入收藏 PHP编程网 - 黄冈站长网 (http://www.0713zz.com)- 中小站长们必上的网站 - 聚焦黄冈站长前沿资讯!
热搜: 游戏 2015 2016 微软
当前位置: 首页 > 运营中心 > 建站资源 > 经验 > 正文

基于PyTorch的CV模型框架,北大学生出品TorchCV

发布时间:2019-10-18 05:05 所属栏目:[经验] 来源:张倩、泽南
导读:在机器学习带来的所有颠覆性技术中,计算机视觉领域吸引了业内人士和学术界最大的关注。 刚刚推出 1.3 正式版的 PyTorch 风头正劲,人们已经围绕这一深度学习框架开发出了越来越多的工具。最近,一个名为 TorchCV 的计算机视觉模型框架站上了 GitHub 趋势

在机器学习带来的所有颠覆性技术中,计算机视觉领域吸引了业内人士和学术界最大的关注。

基于PyTorch的CV模型框架,北大学生出品TorchCV

刚刚推出 1.3 正式版的 PyTorch 风头正劲,人们已经围绕这一深度学习框架开发出了越来越多的工具。最近,一个名为 TorchCV 的计算机视觉模型框架站上了 GitHub 趋势榜。

项目链接:https://github.com/donnyyou/torchcv

该库提供了基于深度学习的大部分 CV 问题研究的源代码,对于使用者来说,调用最常用、最为先进的计算机模型从此可以变得更加容易。TorchCV 的作者 Donny You 来自北京大学,是机器感知与智能教育部重点实验室的一名研三学生。

TorchCV 支持的模型

TorchCV 支持图像分类、语义分割、目标检测、姿态检测、实例分割、生成对抗网络等任务中的多个常见模型,列表如下:

图像分类

  • VGG: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
  • ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition
  • DenseNet: Densely Connected Convolutional Networks
  • ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
  • ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design
  • Partial Order Pruning: for Best Speed/Accuracy Trade-off in Neural Architecture Search

语义分割

  • DeepLabV3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
  • PSPNet: Pyramid Scene Parsing Network
  • DenseASPP: DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes
  • Asymmetric Non-local Neural Networks for Semantic Segmentation

目标检测

  • SSD: Single Shot MultiBox Detector
  • Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
  • YOLOv3: An Incremental Improvement
  • FPN: Feature Pyramid Networks for Object Detection

姿态检测

  • CPM: Convolutional Pose Machines
  • OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

实例分割

Mask R-CNN

生成对抗网络

  • Pix2pix: Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Nets
  • CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent 

快速启动 TorchCV

TorchCV 目前仅支持 Python3.x 和 pytorch 1.0。

  1. pip3 install -r requirements.txtcd extensions  
  2. sh make.sh  

利用 TorchCV 得到的模型性能数据

以下所示的性能数据完全复现了论文的结果。

图像分类

基于PyTorch的CV模型框架,北大学生出品TorchCV

语义分割

基于PyTorch的CV模型框架,北大学生出品TorchCV

基于PyTorch的CV模型框架,北大学生出品TorchCV

目标检测

基于PyTorch的CV模型框架,北大学生出品TorchCV

姿态估计

  • OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

实例分割

  • Mask R-CNN

生成对抗网络

  • Pix2pix
  • CycleGAN

TorchCV 的数据集

TorchCV 定义了你能在数据集子目录中查到的所有任务的数据格式。下面是一个用于训练语义分割的数据集目录树示例。你可以使用 datasets/seg/preprocess文件夹中的脚本对开源数据集进行预处理。

文件夹地址:https://github.com/donnyyou/torchcv/tree/master/datasets/seg/preprocess

TorchCV 的命令

项目作者提供了命令行工具,供用户使用模型,代码如下:

训练

  1. cd scripts/seg/cityscapes/ 
  2. bash run_fs_pspnet_cityscapes_seg.sh train tag 

恢复训练

  1. cd scripts/seg/cityscapes/ 
  2. bash run_fs_pspnet_cityscapes_seg.sh train tag 

验证

  1. cd scripts/seg/cityscapes/ 
  2. bash run_fs_pspnet_cityscapes_seg.sh val tag 

测试

  1. cd scripts/seg/cityscapes/ 
  2. bash run_fs_pspnet_cityscapes_seg.sh test tag 

2019 年,PyTorch 正在逐渐赶超 TensorFlow,在研究领域成为最为流行的深度学习框架。随着后者使用人数的增多,我们未来还会看到更多高效工具。

【免责声明】本站内容转载自互联网,其相关言论仅代表作者个人观点绝非权威,不代表本站立场。如您发现内容存在版权问题,请提交相关链接至邮箱:bqsm@foxmail.com,我们将及时予以处理。

网友评论
推荐文章