PiePline训练管道工具带
pietoolbelt的Python项目详细描述
PiePline工具带
安装：
pip install pietoolbelt
在最新版本发布到PyPi之前安装它
pip install -U git+https://github.com/PiePline/pietoolbelt
功能性
- 数据集
datasets.stratification-直方图分层datasets.utils-一组
- 损失
losses.common-损失实用程序losses.regression-回归损失losses.segmentation-单类和多类分段的损失losses.detection-检测任务的损失
- 指标
metrics.common-度量的常用实用工具- CPU度量，由
numpy计算metrics.cpu.classification-分类指标metrics.cpu.detection-检测指标metrics.cpu.regression-回归度量metrics.cpu.segmentation-分段度量
- Torch-metrics，由
torch计算metrics.torch.classification-分类指标metrics.torch.detection-检测指标metrics.torch.regression-回归度量metrics.torch.segmentation-分段度量
- 模型
decoders.unet-UNet解码器，由编码器自动构造encoders.common-编码器的基本接口encoders.inception-Inceptionv3编码器encoders.mobile_net-MobileNetv2编码器encoders.resnet-ResNet编码器albunet-albunet模型utils-模型实用程序weights_storage-预训练权重存储
- 管道台阶
- ^{cd28>任务训练
regression.bagging-回归任务的bagging步骤
img_matcher-基于描述符的图像比较与匹配工具mask_composer-mask composer工具，可以有效地组合用于常规、实例或多类分段的掩码utils-一些实用程序viz-图像可视化工具
- 项目
标签：
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