🤖 👀 ТОП-5 опенсорсных библиотек для компьютерного зрения в 2024
Мы отобрали 5 мощных опенсорсных библиотек, которые помогут решить широкий спектр задач: от обнаружения аномалий в изображениях до аугментации данных.
Anomalib
Anomalib – используется для обнаружения аномалий в изображениях. Учитывает проблему дисбаланса данных и предлагает 8+ моделей/алгоритмов для сравнительного анализа на любом наборе данных. Подходит как для простой классификации, так и для сегментации аномалий в изображениях.
Ultralytics
Ultralytics – включает в себя модель YOLOv8 для обнаружения объектов, решает задачи отслеживания объектов, сегментации экземпляров, классификации изображений и оценки поз. Позволяет легко дообучать YOLOv8 для конкретных задач на пользовательских данных.
Pythae
Pythae – предоставляет более 15 различных автоэнкодеров. Автоэнкодеры используются для сжатия изображений в меньшее латентное пространство и применяются для решения задач, связанных с шумоподавлением, восстановлением и повышением разрешения изображений, инпейнтингом и извлечением признаков.
Albumentations
Albumentations – мощный инструмент для аугментации изображений. Аугментация применяется в глубоком обучении и машинном зрении для повышения качества моделей, поскольку позволяет многократно расширить исходный набор данных. Albumentations выполняет более 70 преобразований изображений, включая размытие, обрезку и изменение яркости – то есть набор данных будет автоматически увеличен в 70+ раз. Кроме того, библиотека позволяет задавать частоту применения конкретных преобразований при определении процесса аугментации.
Kangas
Kangas – расширяет возможности Pandas для работы с мультимедийными наборами данных. Позволяет создавать DataGrids (аналог DataFrame в Pandas) для журналирования наборов данных и отладки прогнозов модели на уровне отдельных образцов.