TorchCV 介绍
TorchCV 是一个基于 PyTorch 的计算机视觉深度学习框架。该库提供了基于深度学习的大部分 CV
问题研究的源代码，对于使用者来说，调用最常用、最为先进的计算机模型从此可以变得更加容易。
TorchCV 支持图像分类、语义分割、目标检测、姿态检测、实例分割、生成对抗网络等任务中的多个常见模型，列表如下：
图像分类：
- VGG
- resnet
- DenseNet
- ShuffleNet
- ShuffleNet V2
- Partial Order Pruning
语义分割：
- DeepLabV3
- PSPNet
- DenseASPP
- asymmetric Non-local Neural Networks for Semantic Segmentation
目标检测：
- SSD
- Faster R-CNN
- YOlov3
- FPN
姿态检测：
- CPM
- OpenPose
实例分割
- Mask R-CNN
生成对抗网络
- Pix2pix
- CycleGAN