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imgclsmob

Python

1.0.0

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Réseaux d'apprentissage en profondeur

Ce repo est utilisé pour rechercher des réseaux de convolution principalement pour les tâches de vision par ordinateur. À cette fin, le repo contient (re) les implémentations de divers modèles d'estimation de classification, de segmentation, de détection et de pose et de scripts pour la formation / l'évaluation / la conversion.

Les cadres suivants sont utilisés:

Mxnet / gluon (info),
Pytorch (info),
Chainer (info),
Keras (info),
Tensorflow 1.x / 2.x (info).

Pour chaque cadre pris en charge, il existe un Pip-Package contenant des modèles purs sans scripts auxiliaires. Liste des packages:

gluoncv2 pour gluon,
pytorchcv pour pytorch,
CRÉRERCCV2 pour Chainer,
kerascv pour keras,
Tensorflowcv pour TensorFlow 1.x,
TF2CV pour TensorFlow 2.x.

Actuellement, les modèles sont principalement mis en œuvre sur Gluon, puis portés vers d'autres cadres. Certains modèles sont pré-entraînés sur ImageNet-1k, CIFAR-10/100, SVHN, CUB-200-2011, Pascal VOC2012, ADE20K, Cityscapes et Coco Dataset. Tous les poids pré-entraînés sont chargés automatiquement lors de l'utilisation. Voir des exemples d'une telle charge automatique de poids dans les sections correspondantes de la documentation dédiée à un package particulier:

Modèles de gluon,
Modèles pytorch,
Modèles de chaîne,
Modèles keras,
TensorFlow 1.x modèles,
Modèles TensorFlow 2.x.

Installation

Pour utiliser des scripts de formation / évaluation ainsi que tous les modèles, vous devez cloner le référentiel et installer les dépendances:

 git clone [email protected]:osmr/imgclsmob.git
pip install -r requirements.txt

Tableau des modèles de classification implémentés

Quelques remarques:

Repo est un référentiel d'auteur, s'il existe.
a , b , c , d et e signifie la mise en œuvre d'un modèle pour IMAMENET-1K, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN et Cub-200-2011, respectivement.
A , B , C , D et E signifie avoir un modèle pré-formé pour les ensembles de données correspondants.

Modèle	Gluon	Pytorch	Chaîne-chaîne	Kéras	TF	Tf2	Papier	Repo	Année
Alexnet	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2012
Zfnet	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	-	2013
Vgg	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	-	2014
Bn-vgg	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	-	2015
Inception BN	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	-	2015
Resnet	Abcde	Abcde	Abcde	UN	UN	Abcde	lien	lien	2015
Préresnet	Abcd	Abcd	Abcd	UN	UN	Abcd	lien	lien	2016
Resnext	Abcd	Abcd	Abcd	UN	UN	Abcd	lien	lien	2016
Senet	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2017
SE-RESNET	Abcde	Abcde	Abcde	UN	UN	Abcde	lien	lien	2017
SE-Preresnet	Abcd	Abcd	Abcd	UN	UN	Abcd	lien	lien	2017
SE-Ressext	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2017
Resnest (a)	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2020
IBN-RESNET	UN	UN	-	-	-	UN	lien	lien	2018
IBN-RESNEXT	UN	UN	-	-	-	UN	lien	lien	2018
Ibn-densenet	UN	UN	-	-	-	UN	lien	lien	2018
Aérien	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2018
Airnext	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2018
BAM-RESNET	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2018
CBAM-RESNET	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2018
Resattnet	un	un	un	-	-	-	lien	lien	2017
Sknet	un	un	un	-	-	-	lien	lien	2019
SCNET	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2020
Regnet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2020
Diamètre	abcd	abcd	abcd	-	-	-	lien	lien	2019
Dia-preresnet	abcd	abcd	abcd	-	-	-	lien	lien	2019
Pyramidnet	Abcd	Abcd	Abcd	-	-	Abcd	lien	lien	2016
Diracnetv2	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
Partage	un	un	un	-	-	-	lien	lien	2017
Cru	UN	-	-	-	-	-	lien	lien	2018
Denset	Abcd	Abcd	Abcd	UN	UN	Abcd	lien	lien	2016
Condensenet	UN	UN	UN	-	-	-	lien	lien	2017
Sparsenet	un	un	un	-	-	-	lien	lien	2018
Peelenet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2018
OCT-Resnet	abcd	un	un	-	-	-	lien	-	2019
Res2net	un	-	-	-	-	-	lien	-	2019
Wrn	Abcd	Abcd	Abcd	-	-	un	lien	lien	2016
WRN-1-bit	BCD	BCD	BCD	-	-	-	lien	lien	2018
DRN-C	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
DRN-D	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
DPN	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
REF DARKNET	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	-
Darknet minuscule	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	-
DarkNet-19	un	un	un	un	un	un	lien	lien	-
DarkNet-53	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2018
Canal	un	un	un	-	un	-	lien	lien	2018
ISQRT-COV-RESNET	un	un	-	-	-	-	lien	lien	2017
Revnet	-	un	-	-	-	-	lien	lien	2017
i-revnet	UN	UN	UN	-	-	-	lien	lien	2018
Bagnet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
DLA	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
MSDNET	un	AB	-	-	-	-	lien	lien	2017
Fiscnet	UN	UN	UN	-	-	-	lien	lien	2018
Espnetv2	UN	UN	UN	-	-	-	lien	lien	2018
Dicenet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
HRNET	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
Vovnet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
Selecsls	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
Hardnet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
X-denset	abcd	abcd	abcd	-	-	-	lien	lien	2017
Serrer	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2016
Squeezerresnet	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	-	2016
Serpent	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2018
Shufflenet	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	-	2017
Shufflenetv2	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	-	2018
Se mélanger	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2018
Mobilenet	Ae	Ae	Ae	UN	UN	Ae	lien	lien	2017
FD-Mobilenet	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2018
Mobilenetv2	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2018
Mobilenetv3	UN	UN	UN	UN	-	UN	lien	lien	2019
Igcv3	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	lien	2018
Fantôme	un	un	un	-	-	un	lien	lien	2019
Mnasnet	UN	UN	UN	UN	UN	UN	lien	-	2018
Fléchettes	UN	UN	UN	-	-	-	lien	lien	2018
Proxylessnas	Ae	Ae	Ae	-	-	Ae	lien	lien	2018
Fbnet-c	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	-	2018
Xception	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2016
Inceptionv3	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2015
Inceptionv4	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2016
INCECK RESONNETV1	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2016
INCECK RESRESNETV2	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2016
Polynet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2016
Grand nasnet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
Nasnet-mobile	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
Pnasnet-grand	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2017
Spnasnet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
Efficace	UN	UN	UN	UN	-	UN	lien	lien	2019
Mixnet	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019
Nin	BCD	BCD	BCD	-	-	-	lien	lien	2013
ROR-3	BCD	BCD	BCD	-	-	-	lien	-	2016
Rigole	BCD	BCD	BCD	-	-	-	lien	-	2016
Reprodre	BCD	BCD	BCD	-	-	-	lien	lien	2016
Shake-Shake-Resnet	BCD	BCD	BCD	-	-	-	lien	lien	2017
SHAKEDROP-RESNET	BCD	BCD	BCD	-	-	-	lien	-	2018
Fractalnet	Colombie-Britannique	Colombie-Britannique	-	-	-	-	lien	lien	2016
Nts-net	E	E	E	-	-	-	lien	lien	2018

Tableau des modèles de segmentation implémentés

Quelques remarques:

a/A correspond à Pascal VOC2012.
b/B correspond à ADE20K.
c/C correspond aux paysages urbains.
d/D correspond à Coco.
e/E correspond à celebamask-hq.

Modèle	Gluon	Pytorch	Chaîne-chaîne	Kéras	TF	Tf2	Papier	Repo	Année
Pspnet	Abcd	Abcd	Abcd	-	-	Abcd	lien	-	2016
DeepLabv3	Abcd	Abcd	Abcd	-	-	Abcd	lien	-	2017
FCN-8S (D)	Abcd	Abcd	Abcd	-	-	Abcd	lien	-	2014
ICNET	C	C	C	-	-	C	lien	lien	2017
Sucet	C	C	C	-	-	c	lien	lien	2019
Bisenet	e	e	e	-	-	e	lien	-	2018
Danet	C	C	C	-	-	C	lien	lien	2018
Rapide	C	C	C	-	-	C	lien	-	2019
Cgnet	c	c	c	-	-	c	lien	lien	2018
Trémousser	c	c	c	-	-	c	lien	lien	2019
Fpenet	c	c	c	-	-	c	lien	-	2019
Contexte	-	c	-	-	-	-	lien	-	2018
Fond	c	c	c	-	-	c	lien	-	2019
Esnet	-	c	-	-	-	-	lien	-	2019
Edanet	-	c	-	-	-	-	lien	lien	2018
Enet	-	c	-	-	-	-	lien	-	2016
Erfnet	-	c	-	-	-	-	lien	-	2017
Linknet	-	c	-	-	-	-	lien	-	2017
Borne	-	c	-	-	-	-	lien	-	2015
U-net	-	c	-	-	-	-	lien	-	2015
SQNET	-	c	-	-	-	-	lien	-	2016

Tableau des modèles de détection d'objets implémentés

Quelques remarques:

a/A correspond à Coco.

Modèle	Gluon	Pytorch	Chaîne-chaîne	Kéras	TF	Tf2	Papier	Repo	Année
Central	un	un	un	-	-	un	lien	lien	2019

Tableau des modèles d'estimation de la pose humaine implémentés

Quelques remarques:

a/A correspond à Coco.

Modèle	Gluon	Pytorch	Chaîne-chaîne	Kéras	TF	Tf2	Papier	Repo	Année
Alphapose	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2016
Simple	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2018
SimplePose (mobile)	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	-	2018
Open-Pose léger	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2018
Ibppose	UN	UN	UN	-	-	UN	lien	lien	2019