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EasyCV

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简介

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主流的视觉建模任务例如图像分类，度量学习，目标检测，关键点检测等。

核心特性

• SOTA 自监督算法

  EasyCV提供了state-of-the-art的自监督算法，有基于对比学习的算法例如 SimCLR，MoCO V2，Swav， Moby，DINO，也有基于掩码图像建模的MAE算法，除此之外我们还提供了标准的benchmark工具用来进行自监督算法模型的效果评估。

• 视觉Transformers

  EasyCV聚焦视觉transformer技术，希望通过一种简洁的方式让用户方便地使用各种SOTA的、基于自监督预训练和imagenet预训练的视觉transformer模型，例如ViT，Swin-Transformer，Shuffle Transformer，未来也会加入更多相关模型。此外，我们还支持所有timm仓库中的预训练模型.

• 易用性和可扩展性

  除了自监督学习，EasyCV还支持图像分类、目标检测，度量学习，关键点检测等领域，同时未来也会支持更多任务领域。 尽管横跨多个任务领域，EasyCV保持了统一的架构，整体框架划分为数据集、模型、回调模块，非常容易增加新的算法、功能，以及基于现有模块进行扩展。

  推理方面，EasyCV提供了端到端的简单易用的推理接口，支持上述多个领域。 此外所有的模型都支持使用PAI-EAS进行在线部署，支持自动伸缩和服务监控。

• 高性能

  EasyCV支持多机多卡训练，同时支持TorchAccelerator和fp16进行训练加速。在数据读取和预处理方面，EasyCV使用DALI进行加速。对于模型推理优化，EasyCV支持使用jit script导出模型，使用PAI-Blade进行模型优化。

最新进展

[🔥 2023.05.09]

• 09/05/2023 EasyCV v0.11.0 was released.

• 支持EasyCV作为modelscope插件接入模型.

[🔥 2023.03.06]

• 06/03/2023 EasyCV v0.10.0 was released.

• 增加分割模型STDC
• 增加基于关键点的视频分类模型STGCN
• 支持多镜头多目标跟踪

[🔥 2023.01.17]

• 17/01/2023 EasyCV v0.9.0 was released.

• 支持单镜头多目标跟踪。
• 增加视频识别算法 (X3D, SWIN-video)

[🔥 2022.12.02]

• 02/12/2022 EasyCV v0.8.0 版本发布.

• bevformer-base NDS在nuscenes val上提升0.8，训练速度提升10%，推理速度提升40%。
• 支持Objects365预训练，加入DINO++模型在200M模型规模下可达到63.4mAP的精度（同等规模下精度最佳）。

[🔥 2022.08.31] 近期我们开源了YOLOX-PAI，在40-50mAP(推理速度小于1ms)范围内达到了业界的SOTA水平。同时EasyCV提供了一套简洁高效的模型导出和预测接口，供用户快速完成端到端的图像检测任务。如果你想快速了解YOLOX-PAI, 点击 这里!

• 31/08/2022 EasyCV v0.6.0 版本发布。
  • 发布YOLOX-PAI，在轻量级模型中取得SOTA效果
  • 增加检测算法DINO， COCO mAP 58.5
  • 增加Mask2Former算法
  • Datahub新增imagenet1k, imagenet22k, coco, lvis, voc2012 数据的百度网盘链接，加速下载

更多版本的详细信息请参考变更记录。

技术文章

我们有一系列关于EasyCV功能的技术文章。

• EasyCV开源｜开箱即用的视觉自监督+Transformer算法库
• MAE自监督算法介绍和基于EasyCV的复现
• 基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN
• 基于EasyCV复现DETR和DAB-DETR，Object Query的正确打开方式
• YOLOX-PAI: 加速YOLOX, 比YOLOv6更快更强
• EasyCV带你复现更好更快的自监督算法-FastConvMAE
• EasyCV DataHub 提供多领域视觉数据集下载，助力模型生产
• 使用EasyCV Mask2Former轻松实现图像分割

安装

请参考快速开始教程中的安装章节。

快速开始

请参考快速开始教程 快速开始。我们也提供了更多的教程方便你的学习和使用。

• 自监督学习教程
• 图像分类教程
• 度量学习教程
• 使用YOLOX-PAI进行物体检测教程
• YOLOX模型压缩教程
• torchacc使用
• 本地/oss文件读取
• mmdetection模型使用
• 批量推理工具

模型库

模型

自监督学习	图像分类	目标检测	分割	3D目标检测
BYOL (NeurIPS'2020) DINO (ICCV'2021) MiXCo (NeurIPS'2020) MoBY (ArXiv'2021) MoCov2 (ArXiv'2020) SimCLR (ICML'2020) SwAV (NeurIPS'2020) MAE (CVPR'2022) FastConvMAE (ArXiv'2022)	ResNet (CVPR'2016) ResNeXt (CVPR'2017) HRNet (CVPR'2019) ViT (ICLR'2021) SwinT (ICCV'2021) EfficientFormer (ArXiv'2022) DeiT (ICML'2021) XCiT (ArXiv'2021) TNT (NeurIPS'2021) ConViT (ArXiv'2021) CaiT (ICCV'2021) LeViT (ICCV'2021) ConvNeXt (CVPR'2022) ResMLP (ArXiv'2021) CoaT (ICCV'2021) ConvMixer (ICLR'2022) MLP-Mixer (ArXiv'2021) NesT (AAAI'2022) PiT (ArXiv'2021) Twins (NeurIPS'2021) Shuffle Transformer (ArXiv'2021) DeiT III (ECCV'2022) Hydra Attention (2022)	FCOS (ICCV'2019) YOLOX (ArXiv'2021) YOLOX-PAI (ArXiv'2022) DETR (ECCV'2020) DAB-DETR (ICLR'2022) DN-DETR (CVPR'2022) DINO (ArXiv'2022)	实例分割 Mask R-CNN (ICCV'2017) ViTDet (ArXiv'2022) Mask2Former (CVPR'2022) 语义分割 FCN (CVPR'2015) UperNet (ECCV'2018) 全景分割 Mask2Former (CVPR'2022)	BEVFormer (ECCV'2022)

不同领域的模型仓库和benchmark指标如下

• 自监督模型库
• 图像分类模型库
• 目标检测模型库
• 3D目标检测模型库
• 图像分割模型库
• 关键点模型库

开源许可证

本项目使用 Apache 2.0 开源许可证. 项目内含有一些第三方依赖库源码，部分实现借鉴其他开源仓库，仓库名称和开源许可证说明请参考NOTICE文件。

Contact

本项目由阿里云机器学习平台PAI-CV团队维护，你可以通过如下方式联系我们：

钉钉群号: 41783266 邮箱: [email protected]

企业级服务

如果你需要针对EasyCV提供企业级服务，或者购买云产品服务，你可以通过加入钉钉群联系我们。