paddle.vision

paddle.vision 目录是飞桨在视觉领域的高层API。具体如下:

内置数据集相关API

API名称

API功能

Cifar10数据集

Cifar100数据集

FashionMNIST数据集

Flowers数据集

MNIST数据集

VOC2012数据集

内置模型相关API

API名称

API功能

LeNet模型

AlexNet模型

AlexNet模型

MobileNetV1模型

MobileNetV1模型

MobileNetV2模型

MobileNetV2模型

MobileNetV3Small模型

MobileNetV3Large模型

MobileNetV3Small模型

MobileNetV3Large模型

ResNet模型

18层的ResNet模型

34层的ResNet模型

50层的ResNet模型

101层的ResNet模型

152层的ResNet模型

50层的WideResNet模型

101层的WideResNet模型

ResNeXt模型

ResNeXt-50 32x4d模型

ResNeXt-50 64x4d模型

ResNeXt-101 32x4d模型

ResNeXt-101 64x4d模型

ResNeXt-152 32x4d模型

ResNeXt-152 64x4d模型

VGG

VGG模型

11层的VGG模型

13层的VGG模型

16层的VGG模型

19层的VGG模型

DenseNet模型

121层的DenseNet模型

161层的DenseNet模型

169层的DenseNet模型

201层的DenseNet模型

264层的DenseNet模型

InceptionV3模型

InceptionV3模型

GoogLeNet模型

GoogLeNet模型

SqueezeNet模型

squeezenet1_0模型

squeezenet1_1模型

ShuffleNetV2模型

输出通道缩放比例为 0.25 的 ShuffleNetV2 模型

输出通道缩放比例为 0.33 的 ShuffleNetV2 模型

输出通道缩放比例为 0.5 的 ShuffleNetV2 模型

输出通道缩放比例为 1.0 的 ShuffleNetV2 模型

输出通道缩放比例为 1.5 的 ShuffleNetV2 模型

输出通道缩放比例为 2.0 的 ShuffleNetV2 模型

使用 swish 进行激活的 ShuffleNetV2 模型

视觉操作相关API

API名称

API功能

计算2-D可变形卷积

计算2-D可变形卷积

生成YOLO检测框

计算YOLO损失

数据处理相关API

API名称

API功能

调整图像亮度

调整图像对比度

调整图像色调

图像处理的基类,用于自定义图像处理

调整图像亮度

对图像进行中心裁剪

对图像进行中心裁剪

随机调整图像的亮度,对比度,饱和度和色调

以列表的方式将数据集预处理的接口进行组合

调整图像对比度

对图像进行裁剪

对图像进行灰度化

水平翻转图像

调整图像色调

对图像进行归一化

对图像进行归一化

Pad

对图像进行填充

pad

对图像进行填充

对图像随机裁剪

基于概率水平翻转图像

基于概率随机按照大小和长宽比对图像进行裁剪

对图像随机旋转

基于概率垂直翻转图像

对图像调整大小

对图像调整大小

对图像随机旋转

调整图像饱和度

对图像进行灰度化

将`PIL.Image`或`numpy.ndarray`转为`paddle.Tensor`

将`PIL.Image`或`numpy.ndarray`转为`paddle.Tensor`

将输入的图像数据更改为目标格式

垂直翻转图像

其他API

API名称

API功能

获取用于加载图像的模块名称

读取一个图像

指定用于加载图像的后端