Corenet
简介 :
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
需求人群 :
["研究人员和工程师可以利用 CoreNet 进行深度学习模型的研究和开发","适用于需要进行图像和文本数据训练的计算机视觉任务","适合对深度学习有基础了解并希望扩展到更广泛应用领域的开发者"]
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 54.1K
使用场景
使用 CoreNet 训练一个用于图像识别的 CLIP 模型
利用 CoreNet 进行语义分割任务,以提高自动驾驶系统的准确性
在移动设备上部署一个轻量级的 MobileViT 模型,用于实时对象检测
产品特色
支持训练多种规模的深度神经网络模型
适用于多种任务,如基础模型、对象分类、对象检测和语义分割
提供了可复现的训练配方和预训练模型权重
包含研究论文的链接和预训练模型
支持在 Apple Silicon 上高效运行 CoreNet 模型的 MLX 示例
模型实现按任务组织,易于在 YAML 配置中使用
使用教程
首先,确保安装了 Git LFS 并激活
使用 Python 3.10+ 和 PyTorch (版本 >= v2.1.0) 设置开发环境
克隆 CoreNet 仓库到本地
根据需要安装可选依赖,如音频和视频处理库
参考 tutorials 目录中的 Jupyter 笔记本和指南开始学习和使用 CoreNet
通过修改 YAML 配置文件来定制训练和评估过程
利用提供的 MLX 示例在 Apple Silicon 上运行 CoreNet 模型
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