GitHub项目推荐 | ChainerCV:计算机视觉中的深度学习图书馆

ChainerCV是一个使用Chainer训练和运行神经网络以进行计算机视觉任务的工具集合。

GitHub项目地址:https://github.com/chainer/chainercv

文档链接: http://chainercv.readthedocs.io/en/stable/

ChainerCV支持的任务如下:

  • 图像识别 (ResNet, SENet, VGG)
  • 对象检测 (教程, 更快的 R-CNN, SSD, YOLO)
  • 语义分割 (SegNet, PSPNet)
  • 实例分割 (FCIS,)

指导原则

ChainerCV 根据以下三个原则进行开发:

  • 易用性:实现具有内聚性和简单接口的计算机视觉网络。
  • 再现性:其训练脚本非常适合作为参考实现。
  • 组合性:工具中具有通用API的数据加载器和评估脚本。

安装

$ pip install -U numpy$ pip install chainercv

用Anaconda进行安装的说明,请访问: http://chainercv.readthedocs.io/en/stable/#install-guide(推荐)

安装要求

  • Chainer及其依赖项
  • Pillow
  • Cython (构建要求)

额外功能

  • Matplotlib
  • OpenCV
  • SciPy
  • mpi4py
  • pycocotools

ChainerCV已经测试了在Python 2.7.12 和 3.6.0下的环境

  • 主分支设计用于Chainer v4(稳定版)和Chainer v5(开发版)。
  • 以下的分支保留了Chainer过去的版本,需要注意的是这些分支已经不再维护。

0.4.11(Chainer v1)。可以通过命令pip install chainercv == 0.4.11安装。

0.7(Chainer v2)。可以通过命令pip install chainercv == 0.7安装。

0.8(Chainer v3)。可以通过命令pip install chainercv == 0.8安装。

0.10(Chainer v4)。可以通过命令pip install chainercv == 0.10安装。

数据规范

1.图像

  • 色彩通道的顺序为RGB;
  • 形状为CHW(例如:(通道,高度,宽度));
  • 数值的范围是[0,255];
  • 大小用 行-列 的顺序表示(例如:(高度,宽度))

2.边界框

  • 形状为(R,4);
  • 坐标排序为(y_min,x_min,y_max,x_max),顺序与OpenCV相反

3.语义分割图像

  • 形状为(高度,宽度);
  • 值为 class id,其数值范围在[0,n_class - 1]之间

样本可视化

上图是ChainerCV支持的检测模型所输出的结果

引文

如果ChainerCV有助于你的研究,请引用ACM多媒体开源软件竞赛的论文。以下是一个BibTeX条目:

@inproceedings{ChainerCV2017,
    author = {Niitani, Yusuke and Ogawa, Toru and Saito, Shunta and Saito, Masaki},
    title = {ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision},
    booktitle = {ACM Multimedia},
    year = {2017},
}

论文的查看入口: https://arxiv.org/abs/1708.08169

原文发布于微信公众号 - AI研习社(okweiwu)

原文发表时间:2018-11-15

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