A Platform-agnostic Computer Vision Application Library, based on TensorLayerX.
TLXCV provides a set of algorithms and high-level APIs for computer vision tasks, such as image classification, object detection, semantic segmentation, etc.
Some of the algorithms are converted from PaddlePaddle implementations, and some are implemented from scratch.
git clone https://github.com/tensorlayer/TLXCV.git
cd TLXCV
pip install -e .
python demo/image_classification/train.py
python demo/image_classification/predict.py
序号 | 模型 | 类别误差 | 前后误差 | 状态 | 参考 |
---|---|---|---|---|---|
1 | vgg16(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
2 | alexnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
3 | resnet50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
4 | resnet101(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
5 | googlenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
6 | mobilenetv1(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
7 | mobilenetv2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
8 | mobilenetv3(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
9 | shufflenetv2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
10 | squeezenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
11 | inceptionv3(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
12 | regnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
13 | tnt(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
14 | darknet53(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
15 | densenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
16 | rednet50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
17 | rednet101(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
18 | cspdarknet53(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
19 | efficientnet_b1(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
20 | efficientnet_b7(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
21 | dla34(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
22 | dla102(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
23 | dpn68(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
24 | dpn107(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
25 | ghostnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
26 | hardnet39(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
27 | hardnet85(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
28 | resnest50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
29 | resnext50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
30 | resnext101(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
31 | rexnet(pretrained model) | 微小误差 | 0.00061244145 | 完成 | PaddleClas |
32 | se_resnext(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
33 | esnet_x0_5(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
34 | esnet_x1_0(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
35 | vit(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
36 | alt_gvt_small(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
37 | alt_gvt_base(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
38 | swin_transformer_base(pretrained model) | 0.0 | PaddleClas | ||
39 | swin_transformer_small(pretrained model) | 0.0 | PaddleClas | ||
40 | pcpvt_base(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
41 | pcpvt_large(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
42 | xception41(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
43 | xception65(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
44 | xception41_deeplab(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
45 | xception65_deeplab(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
46 | levit(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
47 | mixnet(pretrained model) | 微小误差 | 0.00048300158 | 完成 | PaddleClas |
48 | convnext(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
49 | cswin(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
50 | deittiny(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
51 | deitsmall(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
52 | deitbase(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
53 | dvt(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
54 | peleenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
55 | pp_hgnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
56 | pp_lcnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
57 | pp_lcnet_v2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
58 | pvt_v2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
59 | res2net(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
60 | van(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
序号 | 模型 | 前后误差 | 状态 | 参考 |
---|---|---|---|---|
1 | fast_scnn | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
2 | hrnet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
3 | encnet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
4 | bisenet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
5 | fastfcn | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
6 | enet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
序号 | 模型 | 前后误差 | 状态 | 方向 |
---|---|---|---|---|
1 | yolov3 | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
2 | ssd | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
3 | yolox | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
4 | picodet_lcnet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
5 | fcos_r50 | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
6 | fcos_dcn | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
7 | RetinaNet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
8 | Mask_RCNN | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
9 | Faster_RCNN | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
10 | CascadeRCNN | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
11 | SOLOv2 | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
12 | GFL | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
13 | TOOD | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
14 | CenterNet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
15 | TTFNet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
序号 | 模型 | 前后误差 | 状态 | 参考 |
---|---|---|---|---|
1 | bit | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
2 | cdnet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
3 | stanet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
4 | fcef | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
5 | fccdn | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
6 | dsamnet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
7 | snunet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
8 | dsifn | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
9 | unet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
10 | farseg | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
11 | deeplab | 0.0 | 完成 | PaddleRS |