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keras_cv_attention_models

keras_cv_attention_models

深度学习模型和使用指南

该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。

Keras_cv_attention_modelsTensorFlowPyTorch模型训练Github开源项目
GitHub文档

项目简介

keras_cv_attention_models 是一个强大的工具包，专注于计算机视觉中的注意力模型，它基于 Keras 框架构建，支持多种深度学习模型和后端（包括 TensorFlow 和 PyTorch）。该项目旨在为研究人员和开发人员提供便捷的模型构建、训练、评估和转换的功能。

使用概述

基本使用

  • 可通过 pip 安装该工具包，kecam 是它的简称。
  • 提供了基础模型预测功能，用户可以导入模型并进行图像分类。
  • 支持利用 preprocess_input 和 decode_predictions 进行图片预处理和预测结果解码。
  • 可通过设置 num_classes=0 来排除模型顶部的全局池化和全连接层。
  • 可使用 pretrained 参数重新加载自定义模型权重，支持更改 input_shape 的情况下重新加载权重。

模型推理

  • 支持 T4 Inference，可以在多种硬件平台上测试模型的性能。
  • 支持利用 onnx 格式进行加速推理，利用 trtexec 在 T4 GPU 上进行的测试获取性能数据。

深度学习模型

识别模型

该项目提供了一系列深度学习识别模型，这些模型已经在各种标志性的数据集上进行了预训练。包括但不限于以下模型：

  • ResNet、EfficientNet、MobileNet、ConvNeXt
  • SwinTransformer、CoAtNet、UniFormer

检测模型

对于物体检测任务，项目提供了 EfficientDet、YOLOX、YOLOR、YOLOV7 等模型，以满足不同的应用场景需求。

其他模型

项目还提供了用于图像分割的 YOLOV8 Segmentation、用于生成图像的稳定扩散模型，以及语言模型如 GPT2 和 LLaMA2。

训练与评估

ImageNet 训练与评估

提供了一整套工具用于在 ImageNet 上训练和评估模型，包括数据集初始化、训练恢复、评估脚本等。支持渐进式训练，提高模型性能。

COCO 训练与评估

该部分主要针对目标检测任务，目前处于测试阶段。支持自定义数据集，提供典型的 EfficientDet 和 YOLOX 训练脚本。

CLIP 与文本训练

项目提供了 CLIP 和文本模型训练的支持，可以在 COCO 等数据集上进行训练实验，并支持设置为 PyTorch 后端进行训练。

可视化

提供了用于可视化卷积神经网络滤波器和注意力图的工具，通过 Grad-CAM 技术可以清晰地展示模型的注意力焦点。

TFLite 转换

工具包支持将模型转换为 TFLite 格式，进行移动设备上的模型部署和优化。对于 TFLite 不支持的操作，提供了替代方法帮助转换。

总结

keras_cv_attention_models 是一个全面且灵活的工具包，适合于计算机视觉领域的研究和应用。无论是新手还是有经验的开发者，都可以从中找到实用的工具和信息，以支持他们的深度学习研究与开发。

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