Logo

计算机视觉最佳实践与示例:Microsoft computervision-recipes 项目解析

计算机视觉的蓬勃发展

近年来,计算机视觉技术取得了长足的进步,在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图绘制以及半自动和自动驾驶等领域得到了广泛应用。其中,图像分类、目标检测和图像相似度等视觉识别任务是许多应用的关键组成部分。

为了帮助开发者更好地构建计算机视觉系统,Microsoft 推出了 computervision-recipes 项目。该项目旨在提供一套全面的工具和示例,充分利用计算机视觉算法和神经网络架构的最新进展,并为这些系统的操作化提供支持。

计算机视觉最佳实践

computervision-recipes 项目概述

computervision-recipes 项目不是从头开始实现算法,而是基于现有的最先进库,围绕图像数据加载、模型优化和评估以及云端扩展构建了额外的实用工具。该项目的目标是通过简化从定义业务问题到开发解决方案的过程,大幅缩短"上市时间"。此外,示例笔记本还可以作为指南,展示各种编程语言中工具的最佳实践和用法。

项目中的示例以 Jupyter 笔记本的形式提供,并配有通用的实用函数。所有示例都使用 PyTorch 作为底层深度学习库。

支持的计算机视觉场景

computervision-recipes 项目支持多种计算机视觉场景,包括:

  1. 图像分类
  2. 图像相似度
  3. 目标检测
  4. 关键点检测
  5. 图像分割
  6. 动作识别
  7. 目标跟踪
  8. 人群计数

这些场景涵盖了单图像操作和视频序列输入等不同类型的任务。

支持的计算机视觉场景

项目特色

  1. 全面的工具集: 项目提供了一套完整的工具,涵盖从数据准备到模型部署的整个机器学习流程。

  2. 最佳实践: 通过示例代码和文档,展示了计算机视觉任务的最佳实践和实现指南。

  3. 云端扩展: 提供了将模型扩展到云端的工具和示例,如部署到 Azure Kubernetes Service。

  4. 多种场景支持: 涵盖了从基础的图像分类到复杂的动作识别等多种计算机视觉场景。

  5. 实用函数: 提供了 utils_cv 模块,简化了计算机视觉系统开发和评估中的常见任务。

  6. 持续更新: 项目持续更新,最新版本(v1.2)增加了对动作识别和跟踪的支持。

目标受众

computervision-recipes 项目的目标受众包括具有不同计算机视觉知识水平的数据科学家和机器学习工程师。项目提供的实用工具和示例旨在加速解决现实世界的视觉问题。

快速入门

要开始使用 computervision-recipes,可以按照以下步骤操作:

  1. 访问项目的 Setup Guide,了解如何设置计算环境和所需的依赖项。

  2. 环境设置完成后,进入 Scenarios 文件夹,开始探索笔记本。

  3. 建议从图像分类笔记本开始,因为它介绍了其他场景也会使用的概念(如在 ImageNet 上进行预训练)。

此外,项目还支持 Binder,可以在网络浏览器中轻松尝试其中一个笔记本。但需要注意的是,Binder 是免费的,因此只提供有限的 CPU 计算能力,不支持 GPU。

在 Azure 上使用计算机视觉

对于某些计算机视觉问题,可能不需要构建自己的模型。Azure 提供了一些预构建或易于定制的解决方案,不需要任何自定义编码或机器学习专业知识。这些服务包括:

  1. Vision Services: 一组预训练的 REST API,可用于图像标记、人脸识别、OCR、视频分析等。

  2. Custom Vision: 一种 SaaS 服务,可以根据用户提供的训练集将模型训练和部署为 REST API。

如果需要训练自己的模型,可以考虑使用以下服务:

  1. Azure Machine Learning service (AzureML): 帮助用户加速机器学习模型的训练和部署。

  2. Azure AI Reference architectures: 提供了一系列示例,展示如何构建利用多个云组件的常见 AI 工作负载。

结语

Microsoft 的 computervision-recipes 项目为计算机视觉开发者提供了一个强大的工具集和丰富的示例资源。无论是刚入门的开发者还是经验丰富的计算机视觉工程师,都可以从中获得宝贵的指导和灵感。通过利用这个项目,开发者可以更快速、更高效地构建和部署计算机视觉解决方案,从而推动这一领域的进一步发展和创新。

随着项目的不断更新和完善,我们期待看到更多基于 computervision-recipes 构建的创新应用和解决方案,为计算机视觉技术的普及和应用带来新的可能性。

相关项目

Project Cover
opencv
OpenCV是开源的计算机视觉库,提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码,需遵循明确的贡献指南。此外,OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动,通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。
Project Cover
supervision
Supervision 是一个模型无关的计算机视觉工具包,支持分类、检测和分割模型的集成。用户可以加载数据集、可视化检测结果并进行区域统计。该工具包提供了丰富的注释和数据集处理功能,适用于零售和交通管理等领域。了解更多关于使用 Supervision 加速计算机视觉应用开发的信息。
Project Cover
cvat
CVAT是一个计算机视觉的交互式视频和图像标注工具,被全球数万用户和企业广泛使用。提供免费在线版和自托管解决方案,支持Roboflow和HuggingFace集成。支持多种标注格式,并通过自动标注功能加速标注过程。企业用户可享受高级功能和专业支持服务。
Project Cover
skyvern
Skyvern结合大语言模型(LLMs)和计算机视觉,提供简单的API端点,实现大量网站的工作流自动化,解决传统方法的不稳定性。无需定制代码即可操作新网站,对布局变化具有抗性,并能在多个网站上应用相同工作流。Skyvern云版本让用户无需管理基础设施即可运行多个实例,并提供反机器人检测、代理网络和验证码解决方案。
Project Cover
daily-paper-computer-vision
该项目每日更新和整理计算机视觉、深度学习及机器学习领域的最新优质论文和项目,涵盖多个研究方向。内容涵盖从2017年至今的顶会顶刊论文列表和代码链接,为研究人员提供丰富的资源参考。
Project Cover
fiftyone
FiftyOne 是一款提升机器学习工作流的开源工具,通过可视化数据集和解读模型结果来提高效率。用户可用它处理复杂标签、评估模型、探索场景、识别错误模式和注释错误等。安装简便,可通过 pip 安装并运行示例代码快速上手。
Project Cover
gluon-cv
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。
Project Cover
monodepth2
本项目提供了PyTorch实现的代码,用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法,支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集,兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途,包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。
Project Cover
fastai
fastai是一个深度学习库,提供高层组件以快速实现高性能结果,同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性,fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下,实现了高效的深度学习。支持多种安装方式,包括Google Colab和conda,适用于Windows和Linux。学习资源丰富,包括书籍、免费课程和详细文档。

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
商汤小浣熊
小浣熊家族Raccoon,您的AI智能助手,致力于通过先进的人工智能技术,为用户提供高效、便捷的智能服务。无论是日常咨询还是专业问题解答,小浣熊都能以快速、准确的响应满足您的需求,让您的生活更加智能便捷。
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
即梦Dreamina
即梦AI,一站式智能创作平台,提供AI绘画及视频生成服务。平台允许通过文字或图片输入,快速创造高质量视频和图像,支持多种艺术风格和详细控制,以促进创意实现和社区间的灵感交流。立即体验智能创作,解锁艺术与创意的无限潜能。
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
AIWritePaper论文写作
AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。
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