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模型库
图像分类
目标检测
图像分割
人体姿态估计
行为识别
深度估计
Apache MXNet 教程
图像分类
1. CIFAR10预训练模型入门
2. CIFAR10训练深度探索
3. ImageNet预训练模型入门
4. 使用自己的图像数据集进行迁移学习
5. 在ImageNet上训练自己的模型
目标检测
01. 使用预训练的SSD模型进行预测
02. 使用预训练的Faster RCNN模型进行预测
03. 使用预训练的YOLO模型进行预测
04. 在Pascal VOC数据集上训练SSD
05. 深度探索SSD训练:提升性能的3个技巧
06. 在PASCAL VOC上端到端训练Faster-RCNN
07. 在PASCAL VOC上训练YOLOv3
08. 微调预训练检测模型
09. 在你的网络摄像头上运行目标检测模型
10. 通过重用预训练模型的一部分来跳过微调
11. 使用预训练的CenterNet模型进行预测
12. 在NVIDIA Jetson模块上运行目标检测模型
实例分割
1. 使用预训练的Mask RCNN模型进行预测
2. 在MS COCO上端到端训练Mask RCNN
语义分割
1. FCN预训练模型入门
2. 使用PSPNet预训练模型进行测试
3. 使用DeepLabV3预训练模型进行测试
4. 在Pascal VOC数据集上训练FCN
5. 在ADE20K数据集上训练PSPNet
6. 在Pascal VOC数据集上复现SoTA结果
7. 使用ICNet预训练模型进行多人图像解析测试
人体姿态估计
1. 使用预训练的Simple Pose Estimation模型进行预测
2. 使用预训练的AlphaPose Estimation模型进行预测
3. 从你的网络摄像头进行姿态估计
4. 深度探索在COCO关键点上训练Simple Pose模型
行为识别
1. UCF101预训练TSN模型入门
10. 引入Decord:一个高效的视频读取器
2. 深度探索在UCF101上训练TSN模型
3. Kinetcis400预训练I3D模型入门
4. 深度探索在Kinetcis400上训练I3D模型
5. Kinetcis400预训练SlowFast模型入门
6. 深度探索在Kinetcis400上训练SlowFast模型
7. 在你自己的数据集上微调SOTA视频模型
8. 从预训练模型中提取视频特征
9. 使用预训练模型在你自己的视频上进行推理
目标跟踪
01. 使用预训练的SiamRPN模型进行单目标跟踪
02. 在COCO、VID、DET、Youtube_bb上训练SiamRPN
03. 使用预训练的SMOT模型进行多目标跟踪
深度估计
01. 使用预训练的Monodepth2模型从单张图像预测深度
02. 使用预训练的Monodepth2模型从图像序列或视频预测深度
03. 在KITTI数据集上进行Monodepth2训练
04. 使用预训练的Monodepth2 Pose模型从图像序列测试PoseNet
准备数据集
准备ADE20K数据集。
准备COCO数据集
准备COCO数据集
准备Cityscapes数据集。
准备ILSVRC 2015 DET数据集
准备ILSVRC 2015 VID数据集
准备Multi-Human Parsing V1数据集
准备OTB 2015数据集
准备PASCAL VOC数据集
准备Youtube_bb数据集
准备用于目标检测的自定义数据集
准备20BN-something-something数据集V2
准备HMDB51数据集
准备ImageNet数据集
准备Kinetics400数据集
准备UCF101数据集
以ImageRecord格式准备你的数据集
Auto Module
01. 使用GluonCV Auto Module加载web数据集
02. 使用Auto Estimator训练图像分类
03. 使用GluonCV Auto任务通过HPO训练分类器或检测器
分布式训练
1. 深度视频模型的分布式训练
部署
1. 将训练好的GluonCV网络导出为JSON
2. GluonCV C++ 推理演示
3. 使用量化模型进行推理
PyTorch 教程
行为识别
1. Kinetcis400预训练I3D模型入门
2. 在你自己的数据集上微调SOTA视频模型
3. 从预训练模型中提取视频特征
4. 计算模型的FLOPS、延迟和fps
5. DistributedDataParallel (DDP) 框架
API 参考
gluoncv.data
gluoncv.data.batchify
gluoncv.data.transforms
gluoncv.model_zoo
gluoncv.nn
gluoncv.loss
gluoncv.utils
社区
社区
为GluonCV贡献
幻灯片
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02. 使用预训练的Faster RCNN模型进行预测
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10. 通过重用预训练模型的一部分来跳过微调
11. 使用预训练的CenterNet模型进行预测
12. 在NVIDIA Jetson模块上运行目标检测模型
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1. FCN预训练模型入门
2. 使用PSPNet预训练模型进行测试
3. 使用DeepLabV3预训练模型进行测试
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5. 在ADE20K数据集上训练PSPNet
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人体姿态估计
1. 使用预训练的Simple Pose Estimation模型进行预测
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5. Kinetcis400预训练SlowFast模型入门
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03. 使用预训练的SMOT模型进行多目标跟踪
深度估计
01. 使用预训练的Monodepth2模型从单张图像预测深度
02. 使用预训练的Monodepth2模型从图像序列或视频预测深度
03. 在KITTI数据集上进行Monodepth2训练
04. 使用预训练的Monodepth2 Pose模型从图像序列测试PoseNet
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准备ADE20K数据集。
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准备OTB 2015数据集
准备PASCAL VOC数据集
准备Youtube_bb数据集
准备用于目标检测的自定义数据集
准备20BN-something-something数据集V2
准备HMDB51数据集
准备ImageNet数据集
准备Kinetics400数据集
准备UCF101数据集
以ImageRecord格式准备你的数据集
Auto Module
01. 使用GluonCV Auto Module加载web数据集
02. 使用Auto Estimator训练图像分类
03. 使用GluonCV Auto任务通过HPO训练分类器或检测器
分布式训练
1. 深度视频模型的分布式训练
部署
1. 将训练好的GluonCV网络导出为JSON
2. GluonCV C++ 推理演示
3. 使用量化模型进行推理
PyTorch 教程
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1. Kinetcis400预训练I3D模型入门
2. 在你自己的数据集上微调SOTA视频模型
3. 从预训练模型中提取视频特征
4. 计算模型的FLOPS、延迟和fps
5. DistributedDataParallel (DDP) 框架
API 参考
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使用PyTorch实现的模型将在稍后添加。请暂时查看我们的MXNet实现。