ml-cvnets

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训练一个新的视觉模型，通常意味着要亲手把数据加载、配置文件和训练循环拼在一起。CVNets 是少数能把这一整套流程替你打理好的工具包之一，它在 PyTorch 之上做了封装，让分类、目标检测、语义分割以及 CLIP 这类基础模型都能通过同一套配置驱动的代码库来跑。你可以在 MobileNet、EfficientNet、Swin、ViT 或 Mask R-CNN 之间自由切换，而无需为每个模型单独维护训练流程；仓库里还直接提供了针对 ImageNet、MS-COCO、ADE20K 等标准基准的现成配置和示例，复现一个已发表的基线结果，省下的调试功夫不是一点半点。这个项目出自 Apple 的研究团队，并且带有把训练好的 PyTorch 模型转成 CoreML 的实用工具，如果你打算在 Apple 平台上部署，会相当顺手。