EasyCV

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对于需要同时处理多种视觉任务的团队，EasyCV将训练流程和预训练权重整合在同一个PyTorch代码库中。它覆盖了自监督对比学习（SimCLR、MoCo V2、SwAV、DINO）以及掩码图像建模（MAE），既可用于预训练也可用于微调，无需在多个仓库间切换。常规任务如图像分类、目标检测和度量学习同样得到支持，并依托ViT、Swin以及DETR系列等Transformer骨干网络。框架被拆分为数据集、模型和训练钩子等模块化组件，便于扩展新数据集或替换模型进行实验。命令行加配置文件的操作方式，配合对大量timm检查点的兼容，既适合研究者快速验证监督与自监督模型，也适合工程师运行标准视觉基准测试。