ml cvnets
1.0.0
CVNETs هي مجموعة أدوات رؤية الكمبيوتر التي تتيح للباحثين والمهندسين تدريب نماذج رؤية الكمبيوتر القياسية والجديدة- غير المليئة بالهاتف المحمول لمجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك تصنيف الكائنات ، واكتشاف الكائنات ، والتجزئة الدلالية ، ونماذج الأساس (على سبيل المثال ، مقطع).
نوصي باستخدام Python 3.10+ و Pytorch (الإصدار> = v1.12.0)
التعليمات أدناه استخدم Conda ، إذا لم يكن لديك Conda مثبتة ، فيمكنك التحقق من كيفية تثبيت Conda.
# Clone the repo
git clone [email protected]:apple/ml-cvnets.git
cd ml-cvnets
# Create a virtual env. We use Conda
conda create -n cvnets python=3.10.8
conda activate cvnets
# install requirements and CVNets package
pip install -r requirements.txt -c constraints.txt
pip install --editable . لمشاهدة قائمة من النماذج والمعايير المتاحة ، يرجى الرجوع إلى مجلد Model and Amormpaments.
تم تطوير هذا الرمز بواسطة ساشين ، ويتم الحفاظ عليه الآن من قبل ساشين وماكسويل هورتون ومحمد سيخافات ويانزي جين.
فيما يلي قائمة المنشورات من Apple التي تستخدم CVNets:
نرحب PRS من المجتمع! يمكنك العثور على معلومات حول المساهمة في CVNets في وثيقةنا المساهمة.
يرجى تذكر اتباع مدونة قواعد السلوك الخاصة بنا.
للحصول على تفاصيل الترخيص ، راجع الترخيص.
إذا وجدت عملنا مفيدًا ، فيرجى الاستشهاد بالورقة التالية:
@inproceedings{mehta2022mobilevit,
title={MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer},
author={Sachin Mehta and Mohammad Rastegari},
booktitle={International Conference on Learning Representations},
year={2022}
}
@inproceedings{mehta2022cvnets,
author = {Mehta, Sachin and Abdolhosseini, Farzad and Rastegari, Mohammad},
title = {CVNets: High Performance Library for Computer Vision},
year = {2022},
booktitle = {Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia},
series = {MM '22}
}
