视觉图像算法,视觉理解机 V0.3.0:7 个图像分类和物体检测示例

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视觉图像算法,视觉理解机V0.3.0是基于理解机框架的计算机视觉解决方案。

视觉理解机提供了面向图像的UDF和UDT,可以很方便的处理大规模的图像数据。视觉理解机本身是一个框架,具体的机器学习能力由理解机的PyTorch插件实现。

本次发布提供的PyPI包

    ligavision==0.3.0
  • liga-pytorch==0.3.0
  • liga-tv==0.3.0

本次发布提供的七个可执行的Notebook

可以直接在Gitee预览这七个Notebook。 https://gitee.com/komprenilo/liga-pytorch

主要分为两类,由于Gitee无法渲染Google Colab的链接,这里直接给出链接:

    图像分类(convnext为例):点我在Gitee预览 / 点我前往Google Colab执行
  • 物体检测(ssd为例):点我在Gitee预览 / 点我前往Google Colab执行

图像分类:使用SQL识别波斯猫

创建一个用于图像分类的模型

直接用SQL就可以知道该图像里面的猫是波斯猫

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