FireClassification
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请教一下,这个框架的优势主要体现在哪些方面?
以前用过两个比较好的框架,fastai和pytorch-lightning。其中,fastai面向是初学者,提供了最方便的使用体验;pytorch-lightning面向研究人员,将模型拆分标准的组件,简化模型实现、方便组件共享。这个框架主要解决的是什么问题,瞄准的是什么样的用户呢?
这个主要是给有一点基础的开发人员,可以方便定制化、模块化的替换、优化包括模型backbone、模型head、loss、数据预处理、数据增强等等,同时包含了几乎常用的所有分类模型。
主要用途还是作为一个基础,用于两点: 1.优化分类模型(工业、竞赛) 2.通过修改head、loss等迁移到检测、关键点等其他下游任务。
当然这个框架主要还是自己之前打比赛然后整理出来的一个通用的分类模型代码,主要也是自己日常在用,不敢与fastai和pytorch-lightning这些知名框架对比哈,而且这两个都是大厂维护的通用框架可以用于各种任务,我这个只是用于分类模型而已。
大佬可以分享一下华为域见杯的代码吗?学习一下,感谢!