frgfm/holocron

PyTorch implementations of recent Computer Vision tricks (ReXNet, RepVGG, Unet3p, YOLOv4, CIoU loss, AdaBelief, PolyLoss, MobileOne). Other additions: AdEMAMix

What it solves

Holocron은 컴퓨터 비전 분야의 최신 딥러닝 기술을 고품질로 구현한 라이브러리입니다. 전문적인 PyTorch 레이어, 손실 함수, 그리고 모델 아키텍처를 중앙 집중식으로 모아두어, 연구 논문을 통해 일일이 찾아보고 구현해야 하는 번거로움을 줄여줍니다.

How it works

이 라이브러리는 PyTorch 생태계에 직접 통합되어 사용자가 자신의 프레임워크나 모델 주(zoo)와 함께 이 구현체들을 결합하여 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 다양한 사전 학습된 모델과 컴포넌트를 제공합니다:

  • Layers & Components: 전문화된 활성화 함수(예: HardMish), 컨볼루션(예: NormConv2d), 풀링(예: BlurPool2d), 그리고 어텐션 메커니즘(예: SAM).

  • Architectures: 이미지 분류(예: HardMish, ConvNeXt), 객체 탐지(YOLOv1-v4), 그리고 시맨틱 세그멘테이션(U-Net, UNet++).

  • Optimizers: Adam의 대안인 LARS, Lamb, Adan.

Who it’s for

이 라이브러리는 최신 비전 모델과 레이어를 신뢰할 수 있고 즉시 사용 가능한 구현체로 필요로 하는 컴퓨터 비전 연구원 및 개발자들을 위해 설계되었습니다. 개발 및 실험 속도를 높이기 위해 설계되었습니다.

Highlights

  • Broad Component Library: 광범위한 활성화 함수, 손실 함수, 컨볼루션, 풀링링, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션, 컨볼루션을, 컨볼루션, 컨볼루션, 손실 함수, 손실 함수, 손실 함수, 손실

  • Hugging Face Integration: Hugging Face Spaces에 호스팅- 호스팅- 호스팅- 호스팅- 호스팅- 호스팅- 호스팅- 호스팅- 호스팅- 호스팅-

  • Benchmarking: GPU/CPU 레이턴시 데이터를 제공하여 사용자가 자신의 하드웨어에 맞는 적합한

  • Deployment Ready: Dockerfile과 FastAPI template을 포함하여 모델을 REST API로 빠르게 배포포배포포배포포배포포배포포배배포포배포포배포포배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배배포포배배포포배배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배포포배배배포포배배포포배배포포배배배포포배배배포포배배배포포배배배배배포포배배배포포배배배배배포포배배포포배배배포포배배배포포배배배포포배배배배포포배배배포배배포포배배포포배배배포포배배배배포포배배배배배배포포배배배배배배포포배배배포포배배배배배배배포포배배배배배포포배배배배배포포배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배배