https://github.com/tensorlayer/tlxcv
A Platform-agnostic Computer Vision Application Library
https://github.com/tensorlayer/tlxcv
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A Platform-agnostic Computer Vision Application Library
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/tensorlayer/tlxcv
- Owner: tensorlayer
- License: apache-2.0
- Created: 2023-02-07T09:58:24.000Z (over 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-11-06T03:28:28.000Z (7 months ago)
- Last Synced: 2024-11-06T04:18:28.495Z (7 months ago)
- Topics: computer-vision, mindspore, paddlepaddle, pytorch, tensorflow, tensorlayer, tensorlayerx
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 1.36 MB
- Stars: 10
- Watchers: 4
- Forks: 1
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# TLXCV
A Platform-agnostic Computer Vision Application Library, based on [TensorLayerX](https://github.com/tensorlayer/TensorLayerX).
## Introduction
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](https://github.com/PaddlePaddle) implementations, and some are implemented from scratch.
## Quick Start
### Installation
```bash
git clone https://github.com/tensorlayer/TLXCV.git
cd TLXCV
pip install -e .
```
### train
```bash
python demo/image_classification/train.py
```
### predict
```bash
python demo/image_classification/predict.py
```
## 模型列表 Models
### 分类模型 Classification
| 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 |
### 分割模型 Segmentation
| 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 |
### 检测模型 Detection
| 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 |
### 遥感模型 Remote Sensing
| 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 |