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文档项目简介
keras_cv_attention_models 是一个强大的工具包，专注于计算机视觉中的注意力模型，它基于 Keras 框架构建，支持多种深度学习模型和后端（包括 TensorFlow 和 PyTorch）。该项目旨在为研究人员和开发人员提供便捷的模型构建、训练、评估和转换的功能。
使用概述
基本使用
- 可通过 pip 安装该工具包，
kecam是它的简称。 - 提供了基础模型预测功能，用户可以导入模型并进行图像分类。
- 支持利用
preprocess_input和decode_predictions进行图片预处理和预测结果解码。 - 可通过设置
num_classes=0来排除模型顶部的全局池化和全连接层。 - 可使用
pretrained参数重新加载自定义模型权重，支持更改input_shape的情况下重新加载权重。
模型推理
- 支持
T4 Inference，可以在多种硬件平台上测试模型的性能。 - 支持利用
onnx格式进行加速推理，利用trtexec在 T4 GPU 上进行的测试获取性能数据。
深度学习模型
识别模型
该项目提供了一系列深度学习识别模型，这些模型已经在各种标志性的数据集上进行了预训练。包括但不限于以下模型：
- ResNet、EfficientNet、MobileNet、ConvNeXt
- SwinTransformer、CoAtNet、UniFormer
检测模型
对于物体检测任务，项目提供了 EfficientDet、YOLOX、YOLOR、YOLOV7 等模型，以满足不同的应用场景需求。
其他模型
项目还提供了用于图像分割的 YOLOV8 Segmentation、用于生成图像的稳定扩散模型，以及语言模型如 GPT2 和 LLaMA2。
训练与评估
ImageNet 训练与评估
提供了一整套工具用于在 ImageNet 上训练和评估模型，包括数据集初始化、训练恢复、评估脚本等。支持渐进式训练，提高模型性能。
COCO 训练与评估
该部分主要针对目标检测任务，目前处于测试阶段。支持自定义数据集，提供典型的 EfficientDet 和 YOLOX 训练脚本。
CLIP 与文本训练
项目提供了 CLIP 和文本模型训练的支持，可以在 COCO 等数据集上进行训练实验，并支持设置为 PyTorch 后端进行训练。
可视化
提供了用于可视化卷积神经网络滤波器和注意力图的工具，通过 Grad-CAM 技术可以清晰地展示模型的注意力焦点。
TFLite 转换
工具包支持将模型转换为 TFLite 格式，进行移动设备上的模型部署和优化。对于 TFLite 不支持的操作，提供了替代方法帮助转换。
总结
keras_cv_attention_models 是一个全面且灵活的工具包，适合于计算机视觉领域的研究和应用。无论是新手还是有经验的开发者，都可以从中找到实用的工具和信息，以支持他们的深度学习研究与开发。
