SuperGradients: 易于使用的顶级计算机视觉模型训练库

Ray

SuperGradients: 易于使用的顶级计算机视觉模型训练库

SuperGradients是一个功能强大而易于使用的深度学习训练库,专注于计算机视觉任务。它的目标是让研究人员和工程师能够快速训练出高性能的计算机视觉模型,并轻松将其部署到生产环境中。

主要特性

SuperGradients提供了以下主要特性:

  1. 预训练模型库:包含大量最先进的预训练模型,覆盖图像分类、目标检测、语义分割等多个任务。

  2. 易于使用的训练API:只需几行代码即可开始训练或微调模型。

  3. 生产就绪:所有模型都兼容TensorRT、OpenVINO等部署工具,可以轻松部署到生产环境。

  4. 分布式训练:内置对分布式数据并行(DDP)训练的支持,可以轻松进行多GPU训练。

  5. 丰富的训练功能:支持知识蒸馏、量化感知训练、后训练量化等高级训练技术。

  6. 可扩展性:易于添加自定义模型、损失函数、数据增强等。

  7. 实验管理:集成了W&B、ClearML等流行的实验跟踪工具。

支持的任务

SuperGradients支持多种计算机视觉任务:

  • 图像分类
  • 目标检测
  • 语义分割
  • 姿态估计

对于每种任务,SuperGradients都提供了多种SOTA模型架构和预训练权重。

快速上手

使用SuperGradients非常简单,只需几行代码即可开始训练:

from super_gradients import Trainer
from super_gradients.training import models

# 创建trainer对象
trainer = Trainer("my_experiment")

# 加载预训练模型
model = models.get("resnet18", num_classes=10, pretrained_weights="imagenet")

# 开始训练
trainer.train(model=model, 
              training_params={...},
              train_loader=train_loader,
              valid_loader=valid_loader)

高级功能

除了基础训练外,SuperGradients还支持许多高级功能:

  1. 知识蒸馏:使用大模型指导小模型学习,提升小模型性能。

  2. 量化感知训练:在训练过程中进行量化,以获得更好的量化模型。

  3. 后训练量化:对已训练好的模型进行量化,减小模型体积。

  4. 分布式训练:支持多GPU分布式训练,大幅提升训练速度。

  5. 自定义回调:可以在训练过程中插入自定义逻辑。

  6. 实验跟踪:集成了W&B、ClearML等工具,方便跟踪和管理实验。

丰富的模型库

SuperGradients实现了大量经典和最新的深度学习模型:

  • 分类:ResNet、MobileNet、EfficientNet等
  • 检测:YOLO系列、SSD等
  • 分割:DeepLabV3、UNet等
  • 姿态估计:YOLO-NAS-POSE等

所有模型都提供了预训练权重,可以直接用于推理或微调。

部署就绪

SuperGradients的一大特色是所有模型都是"生产就绪"的。它们可以轻松转换为ONNX格式,并与TensorRT、OpenVINO等推理加速工具兼容。这大大简化了将模型部署到实际应用中的过程。

活跃的开发

SuperGradients是一个活跃维护的开源项目,持续不断地添加新功能和模型。最新版本已经支持了YOLO-NAS和YOLO-NAS-POSE等最新的模型架构。

结语

SuperGradients为计算机视觉任务提供了一个全面而易用的训练框架。无论是研究人员还是工程师,都可以利用SuperGradients快速构建和训练高性能的视觉模型。它将继续发展,为计算机视觉领域带来更多创新。

YOLO-NAS模型性能对比

上图展示了YOLO-NAS模型系列在COCO数据集上的性能,相比其他YOLO模型具有显著优势。

SuperGradients正在成为计算机视觉领域一个重要的开源工具,值得所有从事相关工作的人关注和使用。欢迎访问SuperGradients GitHub仓库了解更多信息并参与项目开发。

avatar
0
0
0
最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号