ml cvnets
1.0.0
CVNETSは、研究者とエンジニアが、オブジェクト分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、ファンデーションモデルなど、さまざまなタスクについて標準および新しいモバイルおよび非モバイルコンピュータービジョンモデルをトレーニングできるようにするコンピュータービジョンツールキットです。
Python 3.10+とPytorch（バージョン> = V1.12.0）を使用することをお勧めします
以下の手順コンドラを使用してください。コンドラがインストールされていない場合は、コンドラのインストール方法を確認できます。
# 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 . 利用可能なモデルとベンチマークのリストを表示するには、モデル動物園と例フォルダーを参照してください。
このコードはSachinによって開発されており、現在はSachin、Maxwell Horton、Mohammad Sekhavat、Yanzi Jinによって維持されています。
以下は、CVNETを使用するAppleの出版物のリストです。
コミュニティからのPRを歓迎します！貢献ドキュメントで、CVNetsへの寄付に関する情報を見つけることができます。
私たちの行動規範に従うことを忘れないでください。
ライセンスの詳細については、ライセンスを参照してください。
私たちの作品が役立つと思う場合は、次の論文を引用してください。
@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}
}
