TLXCV

A Platform-agnostic Computer Vision Application Library, based on 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 implementations, and some are implemented from scratch.

Quick Start

Installation

git clone https://github.com/tensorlayer/TLXCV.git
cd TLXCV
pip install -e .

train

python demo/image_classification/train.py

predict

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