pycls：Facebook AI Research 的图像分类研究代码库

pycls：Facebook AI Research 的图像分类研究代码库

【免费下载链接】pycls Codebase for Image Classification Research, written in PyTorch. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pycls

项目基础介绍和主要编程语言

pycls 是由 Facebook AI Research (FAIR) 开发的一个图像分类研究代码库，主要使用 Python 语言编写，并基于 PyTorch 框架。该项目旨在为图像分类研究提供一个简单、灵活且高效的代码库，支持快速实现和评估研究想法。

项目核心功能

1. 模型支持：pycls 提供了多种标准模型的实现，包括 ResNet、ResNeXt、EfficientNet 和 RegNet 等，这些模型在图像分类任务中表现出色。
2. 模型训练：支持高效的单机多 GPU 训练，利用 PyTorch 的分布式包进行加速。
3. 模型评估：提供丰富的模型评估工具，帮助研究人员快速验证模型的性能。
4. 模型库：提供大量的基准模型结果和预训练模型，方便研究人员进行比较和使用。

项目最近更新的功能

1. 设计空间研究：pycls 现在支持对模型设计空间的研究，允许研究人员探索整个模型群体的行为，而不仅仅是单个模型的行为。
2. 模型群体统计：引入了对模型群体统计的支持，使得研究人员可以更全面地理解模型的行为和性能。
3. 增强的实验设计：通过支持对整个模型群体的研究，pycls 提供了更强大的实验设计能力，使得研究更加简洁和高效。

通过这些更新，pycls 不仅为图像分类研究提供了强大的工具，还为研究人员提供了新的视角和方法来探索和理解模型的设计空间。

【免费下载链接】pycls Codebase for Image Classification Research, written in PyTorch. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pycls