KerasCV

KerasCV是一个由模块化构建块(层、度量、损失、数据增强)组成的工具箱,计算机视觉工程师可以利用它快速组装生产级、最先进的训练和推理管道,用于常见用例,如图像分类、对象检测、图像分割、图像数据增强等。

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计算机视觉
初始发布时间:2022年4月
工具描述

KerasCV是一个模块化构建块(层、度量、损失、数据增强)的存储库,应用计算机视觉工程师可以利用它快速组装生产级、最先进的培训和推理管道,用于常见用例,如图像分类、对象检测、图像分割、图像数据增强等。

KerasCV可以理解为Keras API的横向扩展:组件是新的第一方Keras对象(层、度量等),它们过于专业化,无法添加到核心Keras中,但与其他Keras API一样,它们得到了相同级别的抛光和向后兼容性保证,并且由Keras团队自己维护(与TFAddons不同)。

KerasCV的主要目标是提供一个连贯、优雅、愉悦的API来训练最先进的计算机视觉模型。用户应该能够只使用Keras、KerasCV和TensorFlow核心(即tf.data)组件来训练最先进的模型。

是否开源:

许可协议: Apache-2.0 license

官方地址: https://keras.io/keras_cv/

GitHub地址: https://github.com/keras-team/keras-cv

初始贡献者: Wood, Luke and Zhu, Scott and Chollet

最佳实践指南

https://keras.io/guides/

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