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用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架

DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能，支持分类、目标检测、分割、回归等任务，适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台（如TensorRT、NCNN），无需数据库，所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信，提供Python和Javascript客户端，易于集成到现有应用中。

DeepDetect机器学习深度学习API图像分类Github开源项目
访问官网GitHub文档

DeepDetect 项目介绍

DeepDetect 是一个开源的深度学习服务器和API，由C++11编写。该项目旨在帮助用户更加简便地将先进的机器学习技术融入现有应用程序中。通过支持模型训练和推理，它能够自动转换为嵌入式平台，如TensorRT（用于NVidia GPU）和NCNN（用于ARM CPU）。

项目功能

DeepDetect 提供对多种数据类型的深度学习支持，包括图像、文本、时间序列等。这些功能主要集中在简化操作和易于集成方面。它支持以下几种深度学习任务：

  • 分类
  • 目标检测
  • 分割
  • 回归
  • 自动编码器

此外，DeepDetect 还通过一个通用和灵活的API来支持外部的机器学习库，比如：

  • 深度学习库：Caffe、Tensorflow、Caffe2、Torch、NCNN、Tensorrt 和 Dlib
  • 分布式梯度提升库：XGBoost
  • 聚类算法：T-SNE
  • 相似性搜索：Annoy 和 FAISS

主要特点

  • 高层次的API为机器学习和深度学习提供支持。
  • 支持多种广泛使用的机器学习库，如Caffe、Tensorflow、XGBoost等。
  • 提供用于分类、回归、自动编码器、目标检测、分割和时间序列的数据处理。
  • 支持JSON格式的通信。
  • 提供远程Python和JavaScript客户端。
  • 专用服务器支持异步训练调用。
  • 高性能得益于多核CPU和GPU。
  • 内置相似性搜索功能。
  • 支持多种神经网络架构模板：如Googlenet、Alexnet、ResNet等，并支持多种损失函数和评估指标。

安装

DeepDetect 可以通过多种途径进行安装，包括Docker、源码编译以及Amazon AMI等，具体安装指引可以在官方文档中找到。

模型

DeepDetect 提供多种即用的预训练模型，涵盖包括AlexNet、GoogleNet、ResNet、VGG等在内的众多流行神经网络架构。这些模型可以用于图像分类和对象检测任务，并且可以直接加载和使用，显著降低了深度学习应用的复杂性。

社区与支持

DeepDetect 社区活跃，并在Gitter上提供支持，帮助用户解决安装、API使用、神经网络配置以及与外部程序的集成等问题。

结语

通过强大的特性和丰富的外部库支持，DeepDetect让深度学习变得更加贴近开发者和企业的实际应用需求。这使得在不牺牲性能的前提下，能够快捷而简便地将深度学习模型融入到现有系统中，为用户提供了一个高效的解决方案。

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