CoreNet

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"]

使用场景示例:

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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