torchvision库提供了以下视觉任务相关的功能:
- 数据加载和预处理:包括对常见数据集(如MNIST、CIFAR-10等)的加载、数据增强、图像转换等功能。
- 模型架构:提供了预训练的经典视觉模型(如ResNet、VGG、AlexNet等),方便用户进行迁移学习或微调。
- 图像分类:包括训练和评估图像分类模型的功能。
- 目标检测:提供了对目标检测模型(如Faster R-CNN、SSD等)的支持。
- 语义分割:包括对图像语义分割模型(如FCN、Unet等)的支持。
- 实例分割:提供了对实例分割模型(如Mask R-CNN)的支持。
- 图像生成:包括对GAN(生成对抗网络)等图像生成模型的支持。
- 图像风格迁移:提供了对图像风格迁移模型的支持。
- 视频分类:包括对视频分类模型的支持。
- 数据集和数据加载:提供了对常见视觉数据集(如COCO、ImageNet等)的加载和处理功能。
总的来说,torchvision库提供了丰富的视觉任务相关功能,方便用户进行图像处理和计算机视觉任务。