OpenVINO™ Training Extensions 使用教程

OpenVINO™ Training Extensions 使用教程

training_extensions项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino_training_extensions

项目介绍

OpenVINO™ Training Extensions 是一个低代码的迁移学习框架，专为计算机视觉设计。该框架的 API 和 CLI 命令允许用户即使在没有深入的深度学习知识的情况下，也能轻松快速地进行模型训练、推理、优化和部署。OpenVINO™ Training Extensions 提供了多种模型架构、学习方法和任务类型的组合，基于 PyTorch 和 OpenVINO™ 工具包。此外，它还为每种支持的任务类型提供了一个“配方”，整合了构建模型所需的必要信息。

项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库并安装必要的依赖：

git clone https://github.com/opencv/openvino_training_extensions.git
cd openvino_training_extensions
pip install -r requirements.txt

训练模型

使用 CLI 命令进行模型训练：

otx train --data_root data/wgisd --task DETECTION

应用案例和最佳实践

图像分类

OpenVINO™ Training Extensions 支持多类、多标签和层次图像分类任务。以下是一个简单的图像分类示例：

otx train --data_root data/imagenet --task CLASSIFICATION

目标检测

框架还支持包括旋转边界框在内的目标检测任务：

otx train --data_root data/coco --task DETECTION

语义分割

对于语义分割任务，可以使用以下命令：

otx train --data_root data/cityscapes --task SEGMENTATION

典型生态项目

OpenVINO™ Model Zoo

OpenVINO™ Model Zoo 提供了大量的预训练模型，可以直接用于各种计算机视觉任务。这些模型可以与 OpenVINO™ Training Extensions 结合使用，以加速开发和部署过程。

Datumaro

Datumaro 是一个数据前端工具，用于数据集的管理和预处理。它与 OpenVINO™ Training Extensions 集成，使得数据准备更加高效。

通过以上教程，您可以快速上手并利用 OpenVINO™ Training Extensions 进行计算机视觉任务的开发和部署。

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