imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现，涵盖多种框架和预训练模型

imgclsmob 项目介绍

项目概述

imgclsmob 是一个深度学习项目，专注于研究卷积神经网络的应用，特别是在计算机视觉任务中的应用。该项目提供了多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现，并配有相应的训练、评估和转换脚本。通过这些工具，研究人员可以在多个深度学习框架中使用这些模型，以便有效地在各种视觉识别任务上进行实验和研究。

支持的框架

该项目支持多个主流深度学习框架，具体包括：

MXNet/Gluon
PyTorch
Chainer
Keras
TensorFlow 1.x/2.x

对于每个框架，imgclsmob 提供了相应的 PIP 包，这些包包含纯模型，而不附带额外的脚本。这些 PIP 包包括：gluoncv2（适用于 Gluon）、pytorchcv（适用于 PyTorch）、chainercv2（适用于 Chainer）、kerascv（适用于 Keras）、tensorflowcv（适用于 TensorFlow 1.x）和 tf2cv（适用于 TensorFlow 2.x）。

预训练模型

大多数模型最初在 Gluon 上实现，然后被移植到其他框架。一些模型在以下数据集上进行了预训练：

ImageNet-1K
CIFAR-10/100
SVHN
CUB-200-2011
Pascal VOC2012
ADE20K
Cityscapes
COCO

使用过程中，预训练权重会自动加载，以方便用户直接应用到自己的项目中。

项目安装

要使用项目中的训练/评估脚本及所有模型，需要先克隆代码仓库并安装依赖库：

git clone git@github.com:osmr/imgclsmob.git
pip install -r requirements.txt

分类模型

imgclsmob 提供了大量的分类模型，这些模型支持五个框架，并基于多个知名论文进行了实现和优化。以下是部分模型及其相关信息：

AlexNet：早期的卷积神经网络模型，适用于多个框架。
ResNet：深度残差网络，广泛应用于各种视觉任务。
DenseNet：特征复用的网络结构，提高了模型的参数效率。

分割模型

对图像的分割任务，支持的模型包括：

PSPNet：一种有效的场景分割模型。
DeepLabv3：另一种流行的分割模型，能处理多种数据集。

检测和姿态估计模型

在对象检测和人类姿态估计方面，imgclsmob 也提供了一些流行的模型，例如：

CenterNet：适用于对象检测
AlphaPose：用于人体姿态估计

自动语音识别模型

该项目还包含了自动语音识别模型，如 Jasper 和 QuartzNet，它们可以在不同的数据集上进行训练。

小结

imgclsmob 提供了丰富的模型和工具，助力研究人员和开发者在各种计算机视觉和语音任务中进行创新和探索。通过结合多种框架的支持，imgclsmob 大大简化了模型的移植和应用，使得在生产环境中部署这些深度学习模型更加便捷。