参考机器之心：资源 | ChainerCV：基于Chainer的深度学习计算机视觉实用库（内含工具集） GitHub 地址：https://github.com/chainer/chainercv 文档...：http://chainercv.readthedocs.io/en/stable/ ChainerCV 包含了一组指导计算机视觉研究的工具： 为一般视觉数据集（如 PASCAL VOC 任务的目标识别数据集...一、基本介绍 1、安装 pip install chainercv 2、一个DEMO——SSD物体检测的案例 20分类，voc07数据集训练，VGG16为基本 from chainercv.links...camvid_label_names from chainercv.links import SegNetBasic from chainercv import utils from chainercv.visualizations...SegNetBasic from chainercv import utils from chainercv.visualizations import vis_image from chainercv.visualizations
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...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...可以通过命令pip install chainercv == 0.10安装。...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。
GitHub 地址：https://github.com/chainer/chainercv 文档：http://chainercv.readthedocs.io/en/stable/ ?...ChainerCV 支持的功能 计算机视觉模型的高质量实现 软件的质量通过文档和测试获得保证。...当前，ChainerCV 提供了目标检测和语义分割模型（Faster R-CNN、SSD 和 SegNet）的实现。 简单易用的实现 在 ChainerCV 中执行推理非常容易。...安装 $ pip install -U numpy $ pip install chainercv 使用 Anaconda 安装 ChainerCV 的指南：http://chainercv.readthedocs.io...ChainerCV 使用的全部约定可以在 Github 中的 README 页面中找到。 ChainerCV 未来的计划 计划未来能支持更广泛的任务，很快 ChainerCV 就能支持分类任务了。
ChainerCV是一个基于Chainer用于训练和运行计算机视觉任务的神经网络工具。它涵盖了计算机视觉模型的高质量实现，以及开展计算机视觉研究的必备工具集。...这些是由ChainerCV支持的检测模型的输出。 安装 $ pip install -U numpy $ pip install chainercv 使用Anaconda的安装指令在这里(推荐)。...对于使用Chainer v1的用户，请使用0.4.11版本，它可以由命令行pip install chainercv==0.4.11安装。这个分支是不受维护的。...特性 数据惯例 ChainerCV遵循以下惯例 彩色图像的通道被命令为RGB。图像阵列的形状是CHW形式(channel（通道）、height（高度）、width（宽度）)。...ChainerCV在一个文件系统内下载和存储文件，使用Chainer的下载机制，方便地从互联网上下载预先训练的模型。
趁着最近时间充裕了一些，我决定从头撸一个，刚开始写没多久，就发现 chainercv（http://t.cn/RN2kZoJ ） 内置了 Faster R-CNN 的实现，而且 Faster R-CNN...中用到的许多函数（比如对 bbox 的各种操作计算），chainercv 都提供了内置支持 (其实 py-faster-rcnn 也有封装好的函数，但是 chainercv 的文档写的太详细了！)。
为了解决这个难题，PFN 运用深度学习开发了一套图像识别引擎，这个引擎采用了深度学习框架 Chainer，ChainerMN 以及 ChainerCV 的 CNN （卷积神经网络）。
该图像识别引擎是通过采用了深度学习框架Chainer，ChainerMN以及ChainerCV的CNN（卷积神经网络）来实现的。 这是安装在机器人上的摄像头的视点图像以及识别结果的可视化动画。
该图像识别引擎是通过采用了深度学习框架Chainer，ChainerMN以及ChainerCV的CNN（卷积神经网络）来实现的。 ? 这是安装在机器人上的摄像头的视点图像以及识别结果的可视化动画。
https://developer.nvidia.com/digits https://github.com/kuangliu/torchcv https://github.com/chainer/chainercv
Keras) https://github.com/ZijunDeng/pytorch-semantic-segmentation (PyTorch) https://github.com/chainer/chainercv
如 Theano、Tensorflow、PyTorch、PyBrain、Caffe、Blocks and Fuel 、CuDNN、Honk、ChainerCV、PyLearn2、Chainer,、torch
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