EasyCV

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序章

EasyCV は、PyTorch に基づくオールインワンのコンピューター ビジョン ツールボックスであり、主に自己教師あり学習、変換器ベースのモデル、および画像分類、メトリック学習、オブジェクト検出、ポーズ推定などを含む主要な CV タスクに焦点を当てています。

主な特長

• SOTA SSL アルゴリズム

  EasyCV は、SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO、マスクされた画像モデリングに基づく MAE などの対照学習に基づく自己教師あり学習で最先端のアルゴリズムを提供します。また、ssl モデル評価用の標準的なベンチマーク ツールも提供しています。

• ビジョントランスフォーマー

  EasyCV は、ViT、Swin Transformer、DETR シリーズなど、教師あり学習または自己教師あり学習を使用してトレーニングされた市販の SOTA 変換モデルを簡単に使用する方法を提供することを目的としています。今後さらにモデルが追加される予定です。さらに、 timm のすべての事前トレーニング済みモデルをサポートしています。

• 機能性と拡張性

  SSL に加えて、EasyCV は画像分類、オブジェクト検出、メトリック学習もサポートしており、今後さらに多くの領域がサポートされる予定です。カバーする領域は異なりますが、EasyCV はフレームワークをデータセット、モデル、実行中のフックなどのさまざまなコンポーネントに分解し、新しいコンポーネントの追加や既存のモジュールとの結合を容易にします。

  EasyCV は、推論のためのシンプルで包括的なインターフェースを提供します。さらに、すべてのモデルはPAI-EASでサポートされており、オンライン サービスとして簡単に展開でき、自動スケーリングとサービス モニタリングをサポートします。

• 効率

  EasyCV は、マルチ GPU とマルチ ワーカーのトレーニングをサポートしています。EasyCV はDALIを使用してデータ io と前処理プロセスを高速化し、 TorchAcceleratorと fp16 を使用してトレーニング プロセスを高速化します。推論の最適化のために、EasyCV は jit スクリプトを使用してモデルをエクスポートします。これはPAI-Bladeによって最適化できます。

新着情報

[🔥最新ニュース] 40~50mAP以内(1ms以下)でSOTA結果を達成するYOLOX-PAIをリリースしました。また、end2end オブジェクト検出用の便利で高速なエクスポート/予測 API も提供しています。YOLOX-PAI のクイック スタートを取得するには、ここをクリックしてください!

• 2022/08/31 EasyCV v0.6.0 をリリースしました。
  • SOTAの結果を40~50mAP以内(1ms以下)で達成するYOLOX-PAIをリリース
  • COCO で 58.5 mAP を達成する検出アルゴリズム DINO を追加
  • mask2former アルゴリズムを追加
  • ダウンロードを高速化するためにBaiduDiskでimagenet1k、imagenet22k、coco、lvis、voc2012データをリリース

詳細と履歴については、 change_log.mdを参照してください。

技術記事

EasyCV の機能に関する一連の技術記事があります。

• EasyCV開発元｜開発箱即用视觉自监督+Transformer算法库
• MAE自监督算法介绍およびEasyCVに基づく复现
• EasyCV复现ViTDetに基づく：单層特征超越FPN
• EasyCV の DETR と DAB-DETR に基づく、オブジェクト クエリの正しい方法

インストール

インストールについては、 quick_start.mdのインストール セクションを参照してください。

始めましょう

クイック スタートについては、 quick_start.mdを参照してください。より多くの使用方法のチュートリアルも提供しています。

• 自己管理学習
• 画像分類
• yolox-pai によるオブジェクト検出
• yolox によるモデル圧縮
• メトリック学習
• トーチャック

ノート

• 自己管理学習
• 画像分類
• yolox-pai によるオブジェクト検出
• メトリック学習

模型動物園

詳しくは下記モデル動物園をご参照ください。

• 自己管理型学習モデル動物園
• 分類モデル動物園
• 検出モデル動物園
• セグメンテーション モデル 動物園

データハブ

EasyCV はさまざまなシナリオのデータセット情報を収集しているため、ユーザーは EasyCV modelzoo でモデルを簡単に調整または評価できます。

data_hub.mdを参照してください。

ライセンス

このプロジェクトは、Apache ライセンス (バージョン 2.0)の下でライセンスされています。このツールキットには、さまざまなサードパーティ コンポーネントと、他のオープン ソース ライセンスに基づく他のリポジトリから変更されたコードも含まれています。詳細については、NOTICEファイルを参照してください。

コンタクト

このリポジトリは現在 PAI-CV チームによって管理されています。

• 丁定グループ番号: 41783266
• 電子メール: easycv@list.alibaba-inc.com

エンタープライズ サービス

EasyCV エンタープライズ サービス サポートが必要な場合、またはクラウド製品サービスを購入する場合は、DingDing Group からお問い合わせください。