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解決する課題

異なるコンピュータビジョンフレームワーク（Detectron2やPySlowFastなど）で一般的に使用される、不可欠で軽量なコアユーティリティと機能の共有セットを提供し、作業の重複を避け、一貫性を確保します。

仕組み

型注釈（type-annotated）が付けられ、ベンチマーク済みのコンポーネントを含むベースライブラリとして機能します。これには、一般的なPyTorchレイヤー、損失関数、およびモデル解析とトレーニング管理のための専用ツールが含まれます。

対象者

FAIRのコンピュータビジョンフレームワークを構築または使用しているコンピュータビジョンの研究者および開発者。

ハイライト

• モデルの複雑さを分析するための、オペレーターごとの階層的なFLOPカウントツール。
• ニューラルネットワークの再帰的なパラメータカウント。
• ステートレスでスケール不変なハイパーパラメータスケジューラ。
• BatchNormの統計量を再計算するためのユーティリティ。