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fvcore

FAIR开发的轻量级计算机视觉库 提供核心共享功能

fvcore计算机视觉PyTorch深度学习FAIRGithub开源项目

fvcore是FAIR开发的轻量级计算机视觉库，为多个框架提供核心共享功能。它包含常用PyTorch组件、FLOP计数工具、参数计数、BatchNorm统计重计算和超参数调度器等特性。该库支持Detectron2、PySlowFast和ClassyVision等项目，所有组件经过严格测试，兼容Python 3.6+和PyTorch环境。

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介绍相关项目
keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集
GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉
keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库，兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件，支持跨框架迁移，并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。
fasterai - 开源工具库助力神经网络缩小与加速
FasteraiGithub剪枝开源项目模型压缩神经网络稀疏化
fasterai是一个致力于优化神经网络规模和速度的开源库。该库提供稀疏化、剪枝、知识蒸馏和彩票假设等多种网络压缩技术。其核心特性为高度可定制的稀疏化功能，允许用户调整粒度、上下文、标准和调度。此外，fasterai还包含正则化和知识蒸馏功能，有助于提升模型性能和效率。该库与fastai兼容，可轻松集成到现有深度学习工作流程中。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架，支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间，stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA，并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline，是加速PyTorch推理的有效工具。
vision - TorchVision 计算机视觉库 提供数据集模型和图像处理功能
GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉
TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。
mmcv - OpenMMLab开源计算机视觉基础库
GithubMMCVOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习计算机视觉
MMCV是一个开源的计算机视觉基础库，提供图像和视频处理、数据转换、CNN架构等功能。支持多平台，包括Linux、Windows和macOS。库中包含高质量的CPU和CUDA操作实现，并提供完整版和精简版两种安装选项。MMCV需要Python 3.7+环境，与PyTorch深度学习框架兼容。
VideoProcessingFramework - GPU加速视频处理框架 提供编解码和格式转换功能
GPU加速GithubNVIDIAPyNvVideoCodecVideoProcessingFramework开源项目视频处理
VideoProcessingFramework是一个开源的视频处理框架，由C++库和Python绑定组成。它利用GPU硬件加速实现高效的视频解码、编码、转码以及色彩空间和像素格式转换。该框架支持将GPU内存中的视频帧直接导出为PyTorch张量，避免了额外的数据传输。适用于Linux和Windows平台，依赖NVIDIA驱动、CUDA和FFMPEG。目前正逐步被功能类似但API更简洁的PyNvVideoCodec库取代。
kornia - 高效、差分化的PyTorch计算机视觉库
GithubKorniaPyTorch开源开源项目深度学习热门计算机视觉
Kornia是一款基于PyTorch的差分化计算机视觉库，提供一系列可插入神经网络的运算和模块，用于解决通用的计算机视觉问题。该库利用PyTorch高效性和自适应反向传播算法，支持图像变换、视觉几何、深度估算及基于张量的低层图像处理等功能，适用于研究和商业用途。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
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