ml cvnets
1.0.0
CVNETS เป็นชุดเครื่องมือวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้นักวิจัยและวิศวกรสามารถฝึกอบรมแบบจำลองมาตรฐานมือถือมือถือและไม่ใช่มือถือแบบใหม่สำหรับงานที่หลากหลายรวมถึงการจำแนกวัตถุการตรวจจับวัตถุการแบ่งส่วนความหมายและโมเดลรากฐาน (เช่นคลิป)
เราขอแนะนำให้ใช้ Python 3.10+ และ Pytorch (เวอร์ชัน> = v1.12.0)
คำแนะนำด้านล่างใช้ Conda หากคุณไม่ได้ติดตั้ง Conda คุณสามารถตรวจสอบวิธีการติดตั้ง 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 . หากต้องการดูรายการของรุ่นที่มีอยู่และมาตรฐานโปรดดูโมเดล Zoo และตัวอย่างโฟลเดอร์
รหัสนี้พัฒนาโดย Sachin และตอนนี้ได้รับการดูแลโดย Sachin, Maxwell Horton, Mohammad Sekhavat และ Yanzi Jin
ด้านล่างคือรายการสิ่งพิมพ์จาก Apple ที่ใช้ CVNETs:
เรายินดีต้อนรับ PRS จากชุมชน! คุณสามารถค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมใน CVNETs ในเอกสารที่มีส่วนร่วมของเรา
โปรดอย่าลืมทำตามจรรยาบรรณของเรา
สำหรับรายละเอียดใบอนุญาตดูใบอนุญาต
หากคุณพบว่างานของเรามีประโยชน์โปรดอ้างอิงกระดาษต่อไปนี้:
@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}
}
