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EasyCV

基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVPyTorch图像分类目标检测自监督学习Github开源项目

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

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介绍相关项目
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。
SupContrast - 监督对比学习框架增强视觉表征
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SupContrast是一个开源的监督对比学习框架，致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法，在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现，支持自定义数据集，并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上，SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。
solo-learn - 使用自监督学习进行无监督视觉表征的方法与技巧
GithubPyTorch Lightningsolo-learn开源项目无监督自监督学习视觉表示学习
solo-learn库基于PyTorch Lightning，提供多种自监督方法用于无监督视觉表征学习。该库包含全面的训练技巧和多种数据处理、评估方式，以提高训练效果和可重复性。其主要特点有快速的数据处理、自定义模型检查点、线上和线下的K-NN评估。库内包含灵活的数据增强、可视化功能，并不断更新方法和改进教程，使模型训练和调试更加高效简便。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
byol-pytorch - 实现超越SimCLR的简化自监督学习新方法
BYOLGithubPyTorchUNLABELLED_IMAGE_DATA图像处理开源项目自监督学习
这个开源项目提供了一种无需对比学习和负样本分配的自监督学习方法，其性能超过了SimCLR。它支持轻松集成任何基于图像的神经网络，并利用未标记数据提升模型性能。该项目还支持批量规范化和组规范化替代方案，适用于定制化和分布式训练。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch，提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快，性能优于其他实现，支持多种数据集和模型方法，为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现
GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目
本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型，基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品，该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍，且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断，可用于各种计算机视觉应用场景。
dinov2-small-imagenet1k-1-layer - 视觉特征学习的Transformer模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2方法无监督预训练的Vision Transformer，适用于影像特征学习增强场景。此小尺寸模型能在ImageNet-1k数据集上执行分类任务，通过提取特征来辅助下游任务。尽管模型未包含微调头，但可附加线性层进行标准分类，适合高精度视觉特征需求的应用。
super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署
GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型
Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。
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