Skip to main content

基于TensorFlow的计算机视觉工具包

项目描述

[![Luminoth]( https://user-images.githubusercontent.com/270983/31414425-c12314d2-ae15-11e7-8cc9-42d330b03310.png)]( https://luminoth.ai )

[![构建状态]( https://travis-ci.org/tryolabs/luminoth.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/tryolabs/luminoth ) [![文档状态]( https://readthedocs.org/projects/luminoth/badge/?version=latest)](http://luminoth.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest ) [![codecov]( https:// codecov.io/gh/tryolabs/luminoth/branch/master/graph/badge.svg )](https://codecov.io/gh/tryolabs/luminoth)[![许可证]( https://img.shields. io/badge/License-BSD%203–Clause-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause )

Luminoth 是一个用于计算机视觉的开源工具包。目前,我们支持对象检测,但我们的目标远不止于此。它是用 Python 构建的,使用 [TensorFlow]( https://www.tensorflow.org/ ) 和 [Sonnet]( https://github.com/deepmind/sonnet )。

阅读完整的文档 [这里]( http://luminoth.readthedocs.io/ )。

![使用 Faster R-CNN 进行目标检测示例]( https://user-images.githubusercontent.com/1590959/36434494-e509be42-163d-11e8-99c1-d1aa728929ec.jpg )

>免责声明:Luminoth 仍然是 alpha 质量版本,这意味着随着代码库的成熟,内部和外部接口(例如命令行)很可能会发生变化。

# 安装

Luminoth 目前支持 Python 2.7 和 3.4–3.6。

## 先决条件

要使用 Luminoth,必须事先安装[TensorFlow]( https://www.tensorflow.org/install/ )。如果你想要GPU 支持,你应该使用pip install tensorflow-gpu安装 GPU 版本的 TensorFlow ,或者你可以使用pip install tensorflow使用 CPU 版本。

## 安装 Luminoth

只需从 PyPI 安装:

`bash pip install luminoth`

或者,如果您使用pip install luminoth[tf]pip install luminoth[tf-gpu] 安装 Luminoth ,也可以为您安装 TensorFlow ,具体取决于您希望使用的 TensorFlow 版本。

### 谷歌云

如果您希望使用Google Cloud ML Engine进行训练,则必须安装可选依赖项:

`bash pip install luminoth[gcloud] `

## 从源安装

首先,在您的机器上克隆 repo,然后使用pip安装:

`bash git clone https://github.com/tryolabs/luminoth.git cd luminoth pip install -e。`

## 检查安装是否成功

只需运行lumi –help

# 支持的机型

目前,我们支持以下机型:

我们计划在不久的将来增加对更多模型的支持,例如 [RetinaNet]( https://arxiv.org/abs/1708.02002 ) 和 [Mask R-CNN]( https://arxiv.org/abs/ 1703.06870)。

我们还为上述在流行数据集上训练的模型提供了预训练的检查点,例如 [COCO]( http://cocodataset.org/ ) 和 [Pascal]( http://host.robots.ox.ac.uk/pascal /VOC/)。

# 用法

有一个主要的命令行界面,您可以使用lumi命令。每当您对应该如何做某事感到困惑时,只需键入:

lumi –helplumi <子命令> –help

并且将显示带有描述的可用选项列表。

## 使用数据集

请参阅[调整数据集]( http://luminoth.readthedocs.io/en/latest/usage/dataset.html )。

## 训练

请参阅[训练您自己的模型]( http://luminoth.readthedocs.io/en/latest/usage/training.html ),了解如何在本地或在 Google Cloud 中进行训练。

## 可视化结果

我们努力获得有用且易于理解的摘要和图形可视化。我们认为它们不仅对于监控(呃!)至关重要,而且对于更广泛地了解引擎盖下发生的事情是必不可少的。同样重要的是代码易于理解和易于遵循,计算图也应该如此。

默认情况下,摘要和图表日志保存在当前目录下的jobs/中。您可以通过运行以下命令来使用 TensorBoard:

`bash tensorboard --logdir path/to/ jobs`

## 为什么叫这个名字?

> 黑暗面罩是银河战士 Prime 2:回声中的面罩升级。在战争期间由Luminoth设计,它被以太冠军 A-Kul 用来穿透黑暗以太的阴霾,以对抗英格。> > - [Dark Visor - Wikitroid]( http://metroid.wikia.com/wiki/Dark_Visor ) >

# 执照

版权所有 © 2018,[Tryolabs]( https://tryolabs.com )。根据 [BSD 3-Clause](LICENSE) 发布。

项目详情


下载文件

下载适用于您平台的文件。如果您不确定要选择哪个,请了解有关安装包的更多信息。

源分布

luminoth-0.2.3.tar.gz (1.9 MB 查看哈希

已上传 source

内置分布

luminoth-0.2.3-py2.py3-none-any.whl (220.6 kB 查看哈希

已上传 py2 py3